我应用这个github中的方法将JPEG文件写入到.tfrecords中。但我在解析它们时遇到了一些问题。下面是我编写tfrecords的代码，每个x_img都是一个数值数组，每个x_img[i]包含固定数量的img_bytes img_bytes = open(join(frames_path, vid,(x_img, channels = 3)
return x
浏览 23提问于2021-04-14得票数 0
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错误：import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.
浏览 48提问于2019-02-15得票数 1
这是我的总体问题:我正在尝试构建一个包含图像的tf.data.Dataset。我正在从csv文件中读取imageIds (文件名)，以便能够将它们与在同一csv文件中找到的相应标签相结合。tf.data.Dataset.from_tensor_slices(df_imageIDs.to_numpy()) 在使用pandas读取图像I并添加目录路径之后，我使用方法tf.read_file将图像解码函数映射到我的数据集这将抛出错误。num_parallel_calls=AU
浏览 11提问于2020-06-26得票数 1
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与之相关的人，x_train_final = tf.reshape(x_train_final, [-1, image_width, image_width, 1])
x_train_final =num_training_example).astype(
浏览 10提问于2017-11-24得票数 1
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我在keras中的top k分类准确度度量方面遇到了问题。我在基因组数据上进行训练，大约有10,000个个体，每个个体都有4000个核苷酸，它们可以是四个碱基之一，所以它们是一个热编码的。输出是相似的，但不是四个基数，而是三个类别。输入形状(10000,4000，4)输出形状(10000,4000，3) 我尝试使用前k个分类准确率，但我得到: ValueError:形状必须是<em
浏览 14提问于2019-09-12得票数 1
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我试图导出我的TensorFlow图像分类模型，以便它接受base64字符串作为输入。我试图实现在上提供的解决方案，但是我得到了以下错误：
浏览 0提问于2019-04-26得票数 2
(input=batch, filters=eye_filter, stride=1, padding='SAME')
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages形状必须为4级，但对于输入形状为24、1、6、1、3、6、18的“conv1d_1”(op</e
浏览 2提问于2020-01-29得票数 0
我在下面重现并隔离了我的错误。我是Tensorflow的新手。这个错误是因为我没有正确初始化idx1和idx2变量吗？如果是这样，我该怎么做？我得到的错误是"ValueError: Shape必须至少是等级2，但对于'DenseToDenseSetOperation_12‘(op：'
浏览 31提问于2019-09-13得票数 0
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但是，形状会导致错误。 print(Game_Scr.shape)
第二个是我调用的函数1, 1, 1], padding='SAME')# + Bias1
conv2d = sess.r
浏览 19提问于2019-08-15得票数 0
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然后，我尝试将原始jpeg字节写入tfrecord文件。但当我尝试读取它时，有一个异常: ValueError: Shape必须是等级0，但对于'DecodeJpeg‘(操作符：'DecodeJpeg')，输入形状为32，等级为1。下面是我的代码
import tensorflow
浏览 14提问于2019-11-07得票数 0
我将其转换为tensorflow的输入形状为(10000,299,299,1)。当我试图拟合inceptionv3模型时，我得到了一个错误
我尝试更改张量的输入形状,inpu
浏览 1提问于2017-06-30得票数 1
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乘法(x1，Wo1)时出现形状错误。但是我找不到原因。错误: ValueError:形状必须具有相同的等级，但必须是0和2
将形状0与其他形状合并。对于具有输入形状的'add_
浏览 0提问于2017-09-18得票数 5
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我想在等级2和3的两个张量之间广播一个tf.matmul操作，其中一个包含一个“未知”形状的维度(基本上是一个特定维度中的'None‘值)。问题是，对于动态维度，tf.reshape和tf.broadcast_to似乎不起作用。在本例中，我提供两个不同的批次，每个批次由3和7个元素组成。我希望r1和r2是矩阵-将w乘以这些批中的
浏览 0提问于2018-12-25得票数 1
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我有一个动态形状的张量器，X的形状=？，？，256，？然后我开始计算：然后，我想用与X相同的形状计算，其中的最大值是X，所以我试图做以下工作：但我得到了以下错误：
浏览 4提问于2017-10-05得票数 0
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我使用Tensorflow打开我的模型，我想将图像传递给模型，但它不需要具有此特定形状的值： File "obscureImage.py: Cannot feed value of shape (224, 224, 3) for Tensor 'DecodeJpeg/contents:0', which has shape '()'
这是我的</e
浏览 0提问于2016-12-20得票数 5
我试图在一个conv2d层中找到所有过滤器的范数。请查找下面相同的代码 inputs=input_layer,)
print(tf.norm(var,axis=4))
形状必须是相等的等级</
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
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我想要一个具有这种正则化的损失函数:对于每个预测，如果预测点的范数低于0.9或大于1，我希望应用正则化。： 形状必须具有相同的等级，但对于具有输入形状的'loss_71/Hyper_loss/Select‘(op：'Select')，则为0和<
浏览 12提问于2019-06-21得票数 1
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/norm_embed, embeddings))
ValueError:尺寸必须相等，但对于输入形状为11202,2,11202的“truediv_1”(o
浏览 1提问于2017-10-24得票数 0
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我的data变量有一个(6605, 32)的形状，我的labels数据有一个(6605,)的形状，我在下面的代码中重塑了这个形状到(6605, 1).
# Target label used for training，第一个是.tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:形状必须为1级，
浏览 2提问于2017-11-11得票数 2
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1, 1))但具有任意批次大小，不依赖于数据的形状。该层的意图是通过取每对样本的平均值合并两批，但随机加权每个平均。执行工作的问题是：
它的硬编码批次大小为32。在我的</
浏览 3提问于2019-11-25得票数 1
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