我试着用TensorFlow构建了一个相当特殊的网络，我差不多成功了。不幸的是，我偶然发现了一个错误，我无法修复这个错误，甚至无法找到正确的开始位置。据我所知，在定义损失函数之前，网络是成功建立的。然后，错误消息会指出一些不兼容的形状：问题是，错误并没有说明问题发生在哪一个张量或哪行代码
浏览 5提问于2017-08-29得票数 0
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该模型在优化前运行良好。但是，当我想优化我的模型时，出现了错误消息：
batch_size = 16labels = <e
浏览 0提问于2018-05-24得票数 0
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我有2个大小相同的二维张量(假设形状=80,90)。我想要得到绝对值较大的元素变量的值。在python中，我会这样做：c = a*mask + b*~maskmask = tf.abs(a) > tf.abs(b)c= tf</e
浏览 0提问于2018-06-03得票数 0
"Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. "import tensorflow as tf
X = tf.placeholder( tf.float32, [10, None] )
#
浏览 1提问于2016-08-23得票数 4
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使用AdamOptimizer，当我得到一个2d变量的梯度时，第二维的大小最终为零，而第一维的大小与变量的第一维的大小相同。这使得处理梯度变得困难，因为对于大多数函数来说，任何大小的渐变都与其他大小不兼容。当我得到一个一维变量的梯度时，梯度的维数和变量的尺寸是一样的，我还没有尝试过二维以上的变
浏览 4提问于2016-01-25得票数 1
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我定义了两个占位符，x与无形状，11和y与无形状，10。使用无作为第一维，我应该能够使用不同批处理大小的模型。在这种情况下，占位符x和y的形状为(1,11)和(1,10)。如果在完全批处理梯度下降模式下运行，使用批处理大小为1000，则会得到不</em
浏览 4提问于2017-03-15得票数 0
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我有一个简单的网络，定义如下：h2 = tf.matmul(h1, W2)sess.run([train], feed_dict={x:X, y_:Y})
其中X是形状的
浏览 9提问于2017-06-24得票数 1
我试图计算相对于输入图像的某一层的梯度。梯度被定义为gradient = tf.gradients(tf.reduce_max(feature, 3), x)print(img.shape)
# output (2
浏览 0提问于2016-12-09得票数 0
请有人用简单的术语和例子来解释一下，在执行conv2d前传之后，这些操作是如何工作的。让我补充一下这个问题-- conv2d_backprop_filter和tf.nn.conv2d_backprop_input之间有什么区别？
浏览 7提问于2017-03-15得票数 2
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当我试图将两个形状依赖于向量化函数中的函数输入时，我遇到了一个"InvalidArgumentError: PartialTensorShape: merge期间不兼容的形状“错误(尽管输出形状对于每个a，b对都是相同的)。下面是情况的一个例子。import tensorflow as tf
a,b = inputs
out =
浏览 7提问于2021-12-28得票数 1
在tensorflow图的构造中没有出现错误，但是在tf.gradients图的计算过程中，我得到了一个形状不匹配的误差(我猜是在反向传播中)。这是我得到的错误：
输入整形是一个16777216值的张量，但所请求的形状有4
浏览 1提问于2018-03-17得票数 2
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为什么不能是int，因为我正在传递一个int类型的列表。代码： layer1 = tf.layers.dense=output)
浏览 0提问于2017-07-03得票数 2
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我正在试图计算PyTorch中变量的梯度。然而，有一个RuntimeError告诉我，输出和梯度的形状必须相同。然而，在我的例子中，输出和梯度的形状是不一样的。shape: grad_output[0] has a shape of torch.Size([164]) and output[0] has a shape of torch.Size
浏览 2提问于2020-03-16得票数 7
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对于一个函数逼近问题，我试图累积梯度，但我发现有些梯度有时是nan(即未定义的)，尽管损失总是真实的。我认为这可能是由于数值的不稳定性，我基本上是在寻找一种简单的方法，从计算的梯度中移除nans。(tf.zeros_like(tv.initialized_value()), trainable=False) for tv in tvs]
zero_ops = [tv.assign(
浏览 2提问于2018-05-26得票数 1
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tf.gradientstf.train.RMSPropOptimizer(LR_RATE).compute_gradients
如果有什么不同，比如说我想使用tf.train.RMSPropOptimizer
浏览 7提问于2016-12-23得票数 4
pytorch中的tf.stop_gradient()等价物是什么(提供了一种在反向传播过程中不计算某些变量的梯度的方法)？
浏览 70提问于2018-07-26得票数 8
我在使用conv2d_transpose时收到此错误消息 w = tf.get_variable('w', filter_shape, initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=h1.
浏览 4提问于2016-02-19得票数 21
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，1)不兼容
第138行，在body "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py"，= tf.boolean_mask(f_anchor，阳性)文件第1157行中，在boolean_mask shape_tensor:ndims_mask.assert_is
浏览 4提问于2017-11-29得票数 0
我在使用tf.gradients计算梯度时遇到了一个问题。x是形状(4, 1)的向量v的tf.constant()，y是<code>E 110</code>v</code>e 211<//code>的sigmoid，也是形状<>D12<//code>的sigmoid，因
浏览 0提问于2020-03-05得票数 0
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我需要计算一个元素梯度作为神经网络的输入。我决定使用tf.data.Dataset来存储输入数据。预处理数据和计算梯度的代价很高，我想分批处理，然后存储数据。我简化了函数来处理形状(batch_size, x, y)，并且我想分别计算每个y的梯度。(grad, axis=-1)
test(inp) 这段代
浏览 13提问于2021-01-22得票数 1
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