从op记录中解码JPEG错误: ValueError:形状必须是等级0，但对于具有输入形状的'DecodeJpeg‘(op：'DecodeJpeg')，形状必须是等级1：[?] - 腾讯云开发者社区

decode_proto():op从序列化协议缓冲区消息中提取字段到张量中。decode_raw():将原始字节字符串转换成张量。...encode_base64():将字符串编码为web安全的base64格式。encode_jpeg():jpeg编码图像。encode_proto():op序列化输入张量中提供的protobuf消息。...tf_record_iterator():从TFRecords文件中读取记录的迭代器。(弃用)write_file():以输入文件名将内容写入文件。...对于稀疏量，删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量)，值向量不变，删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。...它必须兼容dtype和指定的形状3、tf.io.VarLenFeature用于解析可变长度输入特性的配置。域： dtype:输入的数据类型

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Theano 中文文档 0.9 - 7.2.6 Theano如何处理形状信息

ValueError: ... 正如你所看到的，当仅仅请求一些计算的形状（在示例中join）时，直接计算推断的形状，而不执行计算本身（没有join 这使得形状的计算更快，但它也可以隐藏错误。...在此示例中，join的输出形状的计算仅基于第一个输入Theano变量完成，这导致错误。这可能会发生在其他操作，例如elemwise和dot。...你只需在调用中设置参数image_shape和filter_shape。它们必须是4个元素的元组。...ValueError: ... 正如你所看到的，当仅仅请求一些计算的形状（在示例中join）时，直接计算推断的形状，而不执行计算本身（没有join 这使得形状的计算更快，但它也可以隐藏错误。...在此示例中，join的输出形状的计算仅基于第一个输入Theano变量完成，这导致错误。这可能会发生在其他操作，例如elemwise和dot。

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tf.lite

本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。...即添加(arg0,指数= 1);add(arg1, index=0)将使最终存根为stub_func(输入[arg1, arg0]，输出=[])，而不是基于默认调用顺序的排序。...这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...从具有量化意识的训练输入模型到完全量化模型的信号转换，然后推论_input_type默认为tf.uint8。在所有其他情况下，推论_input_type默认为tf.float32。必须{特遣部队。...从具有量化意识的训练输出模型到完全量化模型的信号转换，然后推论_output_type默认为tf.uint8。在所有其他情况下，推论_output_type必须是tf。否则将抛出一个错误。

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tf.Variable

如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。...你可以通过运行变量的初始化器op、从保存文件中还原变量，或者简单地运行赋值op来初始化变量。事实上，变量初始化器op只是一个赋值op，它将变量的初值赋给变量本身。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。...该op由python3中的x // y层划分和python2.7中的来自于future__导入划分生成。x和y必须具有相同的类型，并且结果也必须具有相同的类型。参数：x:实数型张量分子。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。

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《101 Windows Phone 7 Apps》读书笔记-BABY MILESTONES

该应用中每个月的列表（从1到24）支持自定义图片作为页面背景，其主要思想是父母能够在合适的时间给宝宝拍摄照片，为每个列表提供一些怀旧的内容。...为了使得我们标记的方法在合适的时间调用，它们必须是public类型的（或者包含一个合适的InternalsVisibleTo属性），并且具有一个StreamingContext参数。...图23.3 点击第一条记录以后的Details页面注意 ➔ 每条记录中date picker的可见性和text block是基于Skill实例中的Date属性值。...除了PictureDecoder.DecodeJpeg，可以考虑使用WriteableBitmap.LoadJpeg。后者可以在后台线程中调用，避免在解码一个大的图片时所带来的响应迟滞。...但是，当JPEG类型图片的宽度大于高度时，DecodeJpeg会将这两个参数混淆。它会使用maxPixelWidth限制高度，使用maxPixelHeight限制宽度。

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tf.train

= tf.compat.v1.train.Saver({v.op.name: v for v in [v1, v2]})可选的整形参数(如果为真)允许从保存文件中还原变量，其中变量具有不同的形状，但是相同数量的元素和类型...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。...在这种情况下，对于每个加入值为None的维度，其长度可以是可变的；在退出队列时，输出张量将填充到当前minibatch中张量的最大形状。对于数字，这个填充值为0。对于字符串，这个填充是空字符串。...允许在输入形状中使用可变尺寸。在脱队列时填充给定的维度，以便批处理中的张量具有相同的形状。allow_smaller_final_batch: (可选)布尔。...例如，在规范的“输入读取器”设置中，一组线程在队列中生成文件名；第二组线程从文件中读取记录，对其进行处理，并将张量放入第二队列;第三组线程从这些输入记录中取出队列来构造批，并通过培训操作运行它们。

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tensorflow中的slim函数集合

参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...注意:如果“输入”的秩大于2，那么“输入”在初始矩阵乘以“权重”之前是平坦的。参数：inputs:至少秩为2的张量，最后一个维度为静态值;即。'...对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。参数：logits: N维张量，其中N > 1。...scope:name_scope的可选作用域返回值：一个具有形状[batch_size, k]的平坦张量。

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TensorFlow 2.8.0正式上线，修复众多Bug，发布50多个漏洞补丁

不过也有网友已经迫不及待的期待 TensorFlow 3.0 的到来，并表示 TensorFlow 1 到 TensorFlow 2 是一个巨大的飞跃，将来 2 到 3 又会有哪些亮眼的表现呢？...它显示了每个 TRTEngineOp 及其输入和输出的形状和 dtype，并提供了详细版本摘要。...相同的功能，它可以使用任意等级密集和稀疏的张量。...对于不规则张量，尽管输入张量仍然是 2 级，但现在可以通过在特征配置中指定输出形状或通过 build 方法来激活 2 级或更高级别。...此外，TensorFlow 2.8.0 在安全方面进行了一些修正，包括修正了执行卷积运算时浮点数被 0 除的问题：CVE-2022-21725；修正了 Dequantize 形状推断中的整数溢出问题：CVE

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tf.nn

ctc_greedy_decoder(): 对输入(最佳路径)中给定的日志执行贪婪解码。ctc_loss(): 计算CTC(连接主义时间分类)损失。...learned_unigram_candidate_sampler(): 从训练期间学到的分布中抽取一组类作为样本。...logits必须具有float16、float32或float64的dtype，标签必须具有int32或int64的dtype。注意，为了避免混淆，只需要将命名参数传递给这个函数。...labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。标签中的每个条目必须是[0,num_classes]中的索引。...logits:每个标签激活(通常是线性输出)的形状[d_0, d_1，…， d_{r-1}， num_classes]和dtype float16、float32或float64。

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深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

,[op1,op2]*2 2表示指定两个线程 create_threads(sess,coord=None,start=False) 创建线程运行给定的入队操作 start:若为True线程自动启动...= Q.dequeue() # 虽然是个op 但取出来是数据 data = out_q+1 en_q = Q.enqueue(data) with tf.Session() as...含有文件名的1阶张量 num_epochs:过几遍数据,默认无限 return:具有字符串的队列文件阅读器 tf.TextLineReader # csv文件 tf.FixedLengthRecordReader...) 输出时一个文件名和该文件的值图像解码器:tf.image.decode_jpeg(contents) 将jpeg编码为的图像解码为uint8张量返回uint8张量 3D形状... tf.FixedLengthFeature(shape.dtype) shape:输入数据的形状,一般不指定,为空列表 dtype:输入数据的类型,与存储金文件的类型一致,只能为

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NumPy 1.26 中文文档（四十六）

根据 self 中的整数值从 op 中的数组序列中选择元素创建一个新数组。这些数组必须都可以广播到相同的形状，而 self 中的条目应该在 0 和 len(op) 之间。...与 PyArray_MatrixProduct 相同，但将结果存储在out中。输出数组必须具有正确的形状、类型，并且是 C 连续的，否则将引发异常。...输出数组应可写，具有输入数组元素数量的整数倍（out 中可以放置多于一个副本），并且具有内置类型之一。成功时返回 0，如果发生错误则返回-1。...根据self中的整数值，从op中的数组序列中选择元素，创建一个新数组。这些数组必须全部可以广播到相同的形状，并且self中的条目应在 0 和 len(op)之间。...根据self中的整数值从op的数组序列中选择元素创建一个新的数组。这些数组必须都能广播到相同的形状，并且self中的条目应在 0 和 len(op)之间。

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利用TFRecords存储于读取带标签的图片

从TFRecords文件中读取数据，可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...(image_file) # 通过tf.image.decode_jpeg解码函数对图片进行解码,得到图像. sess = tf.Session() init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer...把稀疏的输入看作是稠密的，提供一个默认值;否则，解析函数将缺少属性值的情况下报错。...它必须与dtype和指定的形状兼容。 """ # 但是在实际使用的过程中这里的features的是根据原先的保存时的名字对应的,而数据类型可以自行选取....,宽度和通道,因为必须对输入的形状进行调整 # to reshape the input.

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tf.summary

图像由张量构成，张量必须为4-D，形状[batch_size, height, width, channels]，通道可以是：1: 张量被解释为灰度。3: 张量被解释为RGB。...图像的通道数与输入张量相同。对于浮点数输入，每次将值规范化为一个图像，以适应范围[0,255]。uint8值不变。...op使用两种不同的归一化算法：如果所有的输入值都是正数，那么就对它们进行重新排序，使最大的值为255。如果任何输入值为负，则值将被移动，因此输入值0.0位于127。...tensor: 一个4- d uint8或浮点32张量，形状[batch_size, height, width, channels]，其中channels是1、3或4。...当Op运行时，如果要合并的摘要中的多个值使用相同的标记，那么它将报告InvalidArgument错误。参数：inputs: 包含序列化摘要协议缓冲区的字符串张量对象列表。

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TensorFlow会话的配置项

注意：这个选项对于未知或者非常大的模型不能默认开启，因为所有的Cuda固定内存是不能分页的，因而有大量固定内存对于整个主机系统的性能可能会有负面影响。...设置为True的话，仅仅只放置运行的子图，而不是整个图。这个对于交互图的构建很有用，因为在这过程中，可能会产生无法在调试进程中放置的图。...int32 timeline_step：时间表的记录的间隔步骤数。如果大于0的话，在每隔设置的步骤数，记录时间表。实验性的：这个现在对于主会话没有影响。...enum Level：优化的等级。L1(=0)为默认的等级，会执行如下优化：1.通用子表达式删除；2.常量合并。L0(=-1)为没有优化。 Level opt_level：优化的等级选择。...关闭的设置参数为OFF（=-1），其他参数（ON_1，ON_2）是打开编译器，并且数值越高，越为主动积极。

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【深度学习】实例第三部分：TensorFlow

x_sum_1 = tf.reduce_sum(x, axis=[1]) #0-列方向 1-行方向 # segment_sum: 沿张量的片段计算总和 # 函数返回的是一个Tensor,它与data...有相同的类型,与data具有相同的形状 # 但大小为 k(段的数目)的维度0除外 data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], dtype=tf.float32...name="variable") # 变量必须显式初始化, 这里定义的是初始化操作，并没有运行 init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session..., mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data") y_true = tf.matmul(x, [[2.0]]) + 5.0 # 矩阵相乘必须是二维的 # 第二步：建立线性回归模型..., mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data") y_true = tf.matmul(x, [[2.0]]) + 5.0 # 矩阵相乘必须是二维的 # 第二步：建立线性回归模型

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tf.Graph

c = tf.constant(30.0) assert c.graph is g 注意:这个类对于图的构造不是线程安全的。所有操作都应该从一个线程创建，或者必须提供外部同步。...默认图形是当前线程的属性。如果您创建了一个新线程，并且希望在该线程中使用默认图形，则必须在该线程的函数中显式地添加一个带有g.as_default()。以下代码示例是等价的: # 1....这个函数验证obj是否表示这个图的一个元素，如果不是，则给出一个有用的错误消息。此函数是从会话API中的外部参数引用获取/验证允许类型之一的对象的规范方法。可以从多个线程并发地调用此方法。...input_types:(可选)将是操作所使用的张量的类型的DTypes列表。默认情况下，在输入中使用每个输入的基本DType。期望引用类型输入的操作必须显式指定input_types。...以前从A中捕获的作用域g.name_scope(…)作为作用域:语句将被视为“绝对”名称作用域，这使得重新输入现有作用域成为可能。

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一日一技：使用装饰器简化大量if判断（二）

所以2大于1，肯定写作2 > 1。这看起来是很正常的事情。现在，如果我让你不准使用大于符号>，怎么表示大于？...True: num = int(input('请输入数字：')) if ge_5(num): print('你好世界') 特别注意，这里我在偏函数中传入的第一个参数是...，先定义默认的函数逻辑： @value_dispatch def get_discount(level): return '等级错误' 如果定义相等的逻辑，写法跟以前完全一样： @get_discount.register...由于我们只定义了等于1和大于2的逻辑，所以当传入的参数为2时，就返回等级错误. 到这里，本文要讲的内容就结束了。...例如对于下面的两个函数： @get_discount.register(2, op='gt') def parse_level_gt2(level): discount = 1 return

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tf.compat

class FixedLenSequenceFeature: 用于将变长输入特征解析为张量的配置。class FixedLengthRecordReader: 从文件中输出固定长度记录的阅读器。...文件中输出记录的阅读器。....): 将维数1插入张量的形状中。(弃用参数)expm1(...): 计算x - 1元素的指数。extract_image_patches(...): 从图像中提取补丁，并将其放入“深度”输出维度。...应该具有数值类型。axis:要缩小的尺寸。如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。....): 从张量的形状中移除尺寸为1的维数。(弃用参数)stack(...): 将一列秩-R张量叠加成一个秩-(R+1)张量。stop_gradient(...): 停止梯度计算。

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TF图层指南：构建卷积神经网络

输入层 layers用于为二维图像数据创建卷积和合并图层的模块中的方法期望输入张量具有如下定义的形状：[batch_size,image_width, image_height, channels]...对于彩色图像，通道数为3（红，绿，蓝）。对于单色图像，只有1个通道（黑色）。在这里，我们的MNIST数据集由单色的28x28像素图像组成，因此我们的输入层所需的形状是。...卷积层＃1 在我们的第一个卷积层中，我们要对输入层应用32个5x5滤波器，并具有一个ReLU激活功能。...这里，我们的输入张量是来自第一卷积层的输出，其具有形状。...的概率为每个实施例的每个可能的目标类：该示例是0的概率，是1，是2等对于一个给定的例子，我们预测的类是具有最高原始值的对数张量的相应行中的元素。

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NumPy 1.26 中文文档（四十七）

由于精确的重叠检测在维度数量上具有指数级的运行时间，因此决策是基于启发式方法的，该方法具有假阳性（在不寻常的情况下产生不必要的副本），但没有假阴性。...如果op_axes中的条目为 NULL，则将应用正常的广播规则。在op_axes[j][i]中存储的是op[j]的一个有效轴，或者是-1，表示newaxis。..., op2_axes, op3_axes}; itershape 参数允许您强制迭代器具有特定的迭代形状。...如果可以从op[i]读取，则将outreadflags[i]设置为 1，否则设置为 0。..., op2_axes, op3_axes}; itershape参数允许您强制迭代器具有特定的迭代形状。

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tf.io

Theano 中文文档 0.9 - 7.2.6 Theano如何处理形状信息

tf.lite

tf.Variable

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tf.train

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tf.nn

深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

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