假设我有一个张量X=tf.placeholder("float",[None,5])所以我知道列数但不知道行数。我需要初始化一个维度为nrowsx1的向量现在下面的代码块不起作用，o=tf.ones(shape=(tf.shape(X)[0],1))==>TypeError:ListofTensorswhensingleTensorexpected也没有，o=tf.ones(shape=(X.get_shape()[0].value,1))==>TypeError:Input'dims'of'Fill'Ophastypestringthatdoesnotmatchexpectedtyp
我正在尝试使用TensorFlow读取一些图像输入以解决图像分类问题。当然，我正在使用tf.image.decode_jpeg(...)执行此操作。我的图像大小可变，因此我无法为图像张量指定固定形状。但我需要根据图像的实际大小来缩放图像。具体来说，我想以保持纵横比的方式将较短的边缩放到固定值，并将较长的边缩放。我可以通过shape=tf.shape(image)获取某个图像的实际形状。我也可以像这样计算新的较长边shape=tf.shape(image)height=shape[0]width=shape[1]new_shorter_edge=400ifheight我现在的问题是我无法
我想重用Tensorflow"MNISTforPros"CNNexample中的代码.我的图像是388pxX191px，只有2个输出类。原码可以是foundhere.我尝试通过更改仅输入和输出层来重用此代码，如下所示:输入层x=tf.placeholder("float",shape=[None,74108])y_=tf.placeholder("float",shape=[None,2])x_image=tf.reshape(x,[-1,388,191,1])输出层W_fc2=weight_variable([1024,2])b_fc2=bias_variable([2])运行修改后
我仍在尝试使用自己的图像数据运行Tensorflow。我能够使用此示例中的conevert_to()函数创建.tfrecords文件link现在我想用那个例子中的代码训练网络link.但它在read_and_decode()函数中失败了。我对该功能的更改是:label=tf.decode_raw(features['label'],tf.string)错误是:TypeError:DataTypestringforattr'out_type'notinlistofallowedvalues:float32,float64,int32,uint8,int16,int8,int64那么如何1
Tensorflow具有以下功能:tf.matmul将两个向量相乘并产生一个标量。但是，我需要做以下事情:#densedim:(?,227)dense_part=tf.nn.relu(somestuffhere)#softmaxmatrixdim:(?,227,19)or(?,19,227)or(?,227,227),whereI#....canslicethelastdimdownto(?,227,19)softmax_matrix=tf.matmul(dense_part,softmax_weight_variable)但是，为了通过矩阵乘法完成此操作，我无法设置softmax_w
我是tensorflow和Python的新手。我在Matlab中有一个图像数据集，张量大小为:96*96*5000(图像大小，图像数量)，我需要将其导入Tensorflow。我查看了Tensorflow教程，其中说我应该使用TFRecords或CSV格式，但我认为这意味着我将每个图像分别保存为csv格式。有什么办法可以直接将我的张量导入到TensorFlow中吗？ 最佳答案 正如Olivier在hiscomment中所说的那样，最简单的解决方案是将数据转换为Numpy数组，并使用TensorFlow的feedingmechanism
tensorflow什么时候在for循环中更新权重和偏差？下面是来自tf的github的代码。mnist_softmax.pyfor_inrange(1000):batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys})tensorflow什么时候更新权重和偏差？它会在运行sess.run()时更新它们吗？如果是，是否意味着在此程序中，tf更新权重和偏差1000次？还是在完成整个for循环后更新它们？如果2.是正确的，我的下一个问题是，tf是否每
我在使用Python2.7的Tensorflow1.3.0中实现DNNClassifier时遇到错误。我从Tensorflowtf.estimatorQuickstart教程中获得了示例代码，我想使用我自己的数据集运行它:3D坐标和10个不同的类(int标签)。这是我的实现:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-defReadLabels(file):#loadthelabelsfromtestfileherelabelFile=open(file,"r")Label=labelFile.readlines();returnL=[[Label[i
请问目前数据集的API是否允许实现过采样算法？我处理高度不平衡的类(Class)问题。我在想在数据集解析过程中对特定类进行过度采样会很好，即在线生成。我已经看到了rejection_resample函数的实现，但是这会删除样本而不是复制它们，并且它会减慢批处理生成的速度(当目标分布与初始分布有很大不同时)。我想实现的是:举个例子，看看它的类概率决定是否复制它。然后调用dataset.shuffle(...)dataset.batch(...)得到迭代器。最好的(在我看来)方法是对低概率类别进行过度采样，并对最可能的类别进行子采样。我想在线进行，因为它更灵活。
TLDR；我的问题是如何从TFRecords加载压缩视频帧。我正在建立一个数据管道，用于在大型视频数据集(Kinetics)上训练深度学习模型。为此，我使用了TensorFlow，更具体地说是tf.data.Dataset和TFRecordDataset结构。由于数据集包含约30万个10秒的视频，因此需要处理大量数据。在训练期间，我想从视频中随机抽取64个连续帧，因此快速随机抽样很重要。为实现这一点，在训练期间有许多可能的数据加载场景:来自视频的示例。使用ffmpeg或OpenCV加载视频和示例帧。不太理想，因为在视频中搜索很棘手，而且解码视频流比解码JPG慢得多。JPG图像。通过将所
