我是TensorFlow菜鸟。我已经从deeppose的开源实现中训练了一个TensorFlow模型，现在必须针对一组新图像运行该模型。该模型是在大小为100*100的图像上训练的，因此我已将新图像集的大小调整为相同大小。我有149个新图像来运行模型。当我运行模型时，出现以下错误。InvalidArgumentError(seeabovefortraceback):Assignrequiresshapesofbothtensorstomatch.lhsshape=[20]rhsshape=[48]在线saver=tf.train.Saver(tf.all_variables())我怀疑
由于在使用Tensorflow训练模型之前需要对数据进行一些预处理，因此需要对张量进行一些修改。但是，我不知道如何像使用numpy那样修改tensor中的值。这样做的最佳方式是它能够直接修改tensor。然而，在当前版本的Tensorflow中似乎不可能。另一种方法是将tensor更改为ndarray进行处理，然后使用tf.convert_to_tensor改回来。关键是如何把tensor变成ndarray。1)tf.contrib.util.make_ndarray(张量):https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/api_docs/pytho
我有一个通过转换共享变量创建的theano张量变量。如何提取原始值或类型转换值？(我需要它，这样我就不必随身携带原始的共享/numpy值。)>>>x=theano.shared(numpy.asarray([1,2,3],dtype='float'))>>>y=theano.tensor.cast(x,'int32')>>>y.get_value(borrow=True)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'TensorVariable'objecthasnoattribute'get_value'#w
我正在尝试以类似于python的方式处理可变大小的张量:#Xisofshape[m,n]forxinX:process(x)我尝试过使用tf.scan，问题是我想处理每个子张量，所以我尝试使用嵌套的scan，但是我能够做到这一点，因为tf.scan与累加器一起工作，如果没有找到它，它将把elems的第一个条目作为初始化程序，我不这样做想要做。例如，假设我想为我的张量的每个元素加一(这只是一个例子)，并且我想逐个元素地处理它。如果我运行下面的代码，我只会将一个添加到子张量，因为扫描将第一个张量以及每个子张量的第一个元素视为初始化器。importnumpyasnpimporttensorf
我正在寻找类似于以下效果的东西:x.get_shape()这将给出x的类型。有什么功能吗？ 最佳答案 您可以使用get_shape()获取tensorflow变量的形状。>>>x=tf.Variable(tf.random_normal([256,100]))>>>x.get_shape()(256,100)您可以使用dtype属性以获取tensorflow变量的类型。>>>x=tf.Variable(tf.random_normal([256,100]))>>>x.dtype您可以使用as_numpy_dtype要从tf.dtyp
我正在使用tensorflow开发卷积神经网络，但遇到了问题。问题是我通过tfrecords读取的输入图像包含一定数量的nan值。原因是图像代表一个深度图，其中有一些无限值，在tfrecord中对其进行编码然后解码以将其提供给网络的过程中，这些无限值变成了nan值。现在，由于在我的情况下，在将原始图像编码到tfrecors之前替换原始图像中的无限值不是一个选项，所以我可以通过任何方式替换我的图像张量中的nan值，作为在我输入之前执行的操作到网上了吗？ 最佳答案 tf.where和tf.is_nan的组合应该有效:importtens
我想要一个for循环，其迭代次数取决于张量值。例如:foriintf.range(input_placeholder[1,1]):#dosomething但是我得到以下错误:“TypeError:'Tensor'对象不可迭代”我该怎么办？ 最佳答案 为此，您需要使用tensorflowwhile循环(tf.while_loop)，如下所示:i=tf.constant(0)while_condition=lambdai:tf.less(i,input_placeholder[1,1])defbody(i):#dosomethinghe
Keras模型可以通过函数式API用作Tensor上的Tensorflow函数，如所述here.所以我们可以这样做:fromkeras.layersimportInputLayera=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=(None,784))model=Sequential()model.add(InputLayer(input_tensor=a,input_shape=(None,784)))model.add(Dense(32,activation='relu'))model.add(Dense(10,activation='softmax'
我正在构建一个自定义指标来衡量训练期间我的多类数据集中一个类的准确性。我在选择类(class)时遇到问题。目标是一个热点(例如:类0标签是[10000]):fromkerasimportbackendasKdefsingle_class_accuracy(y_true,y_pred):idx=bool(y_true[:,0])#booleanmaskforclass0class_preds=y_pred[idx]class_true=y_true[idx]class_acc=K.mean(K.equal(K.argmax(class_true,axis=-1),K.argmax(cla
我对Python、机器学习和TensorFlow还是个新手，但我会尽我最大的努力直接进入。不过，我需要一些帮助。我的数据目前在Pandas数据框中。如何将其转换为TensorFlow对象？我试过了dataVar_tensor=tf.constant(dataVar)depth_tensor=tf.constant(depth)但是，我得到错误[15780行x9列]-得到形状[15780,9]，但想要[]。我确信这可能是一个简单的问题，但我真的需要帮助。非常感谢附言。我在Windows10上使用AnacondaPython3.5运行tensorflow0.12
