我正在tensorflow中执行图像分割任务。Ylogits = tf.nn.conv2d_transpose(Y2, W3, output_shape = [1, 1024, 1024, 1], strides = [1, 2, 2, 1]) grad_loss=grad_loss)
File "/home/anaconda/lib/python2.7/sit
浏览 4提问于2017-07-06得票数 1
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我在原生安卓上使用TensorFlow Lite的自定义对象检测模型。在这一点上，我只检测到2个自定义对象。我正在使用TensorFlow对象检测API，并且我有一个生成优化的.tflite文件的管道。 然而，在推理时，该模型仅返回最多10个单独的检测。根据https://www.tensorflow.org/lite/models/object_detection/overview的说法，这是意料之中的。问题
浏览 9提问于2019-09-23得票数 0
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然而，对于特定的任务，我需要在Ubuntu上运行，所以我在VirtualBox 6.1机器上安装了Ubuntu18.04，安装了python和pip，并在虚拟环境中运行pip install -r requirements.txt在此之后，如果我尝试在shell上运行rasa train或在python控制台上运行import tensorflow as tf，则会出现一个错误：
Illegal instruction (core我看到一些人说这可能是
浏览 0提问于2021-02-25得票数 0
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当我在Colab上使用运行时为None时，我会收到错误。epochs=30, validation_data=(x_test, y_test)
它在GPU上运行良好
浏览 2提问于2020-02-29得票数 2
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我正在尝试使用TensorFlow来识别图像数据中的特征的可行性。我有50x50px的细胞核灰度图像，我希望对其进行分割-对于每个像素，期望的输出将是0或1。0表示背景，1表示核。示例输入：是否可以使用TensorFlow对我的数据集执行这种类型的机器学习？我可能会有数千张图像用于训练集。
浏览 11提问于2016-04-04得票数 4
优化器通常将相同的计算图运行许多步骤，直到收敛。tensorflow是否在开始时设置了图形，并在每一步中重用它？如果我在训练期间改变了批量大小，该怎么办？如果我对图做一些负的改变，比如改变损失函数呢？tensorflow会预先生成所有可能的图吗？tensorflow知道如何在图形发生变化时优化整个计算过程吗？
浏览 0提问于2016-02-19得票数 6
I处理一个图像分割问题，其中有一个以tensorflow数据集格式提供数据的管道，并使用tensorflow迭代器。现在，我已经将训练图像的数量从之前的250张增加到了500张。我有一条独立的图像增强管道。我的问题是
即使我使用相同的batch_size=16，也会因为图像数量的增加而产生影响吗？我设定step_per_epoch为240。正如我从Tensorboard中的日志文件中看到的，对于每个时代，网络每个步骤</e
浏览 5提问于2020-11-11得票数 0
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典型的ConvLSTM模型是以(samples, time_steps, channels, rows, cols)形状为输入的5维张量。，一个长序列的500个图像需要被分割成更小的片段，在Pytorch ConvLSTM层。例如，它可以被分成10个片段，每个片段都有50个时间步骤。我想一个接一个地输入(视频)的图像，。也就是说，500个图像的长序列被分割成500个片段，每个片段只有一个图像。输入应该类似于(all_samples,
浏览 10提问于2021-04-07得票数 2
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我目前有982x982大小(或任何其他大小)图像，我需要对模型进行预测。当我在这些图像上运行时，我会得到关于意外输入数组形状的错误信息。Tensorflow提供了任何方法来方便地将模型部署到比模型所训练的图像大的图像上吗？具体来说，这是一个用于图像分割的模型。我假设解决这个问题的方法之一是创建我自己的滑动窗口脚本，它将输入到与原始图像不同时间间隔的模型窗口中，然后将所有这些输出窗口粘贴回一个图像<
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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我正在尝试一种多层编解码器类型的网络。最后几层网络架构的截图如下所示。这就是我如何设置模型编译和训练过程。batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, verbose=1,callbacks=[model_checkpoint])
imgs_train和imgs_mask_train的形状为imgs_train表示原始图像，imgs_mask_train表示遮罩图像。我正在尝试解决一个语义分割问题。但是，运行该程序会生成以下错误消息(我只保留主要的相
浏览 1提问于2016-12-31得票数 2
我已经在tensorflow中训练了我的ssdlite_mobilenet_v3，并将其导出为frozen_inference_graph.pb。我可以运行它。_np_qint8 = np.dtype(("qint8"，np.int8，1)) numpy类型:不推荐将(FutureWarning，1)或'1type‘作为类型的同义词传递；在未来的numpy版本中错误或因为节点输入的值/形状不正确。错误或因为输入<
浏览 1提问于2020-05-13得票数 1
上下文:卷积式自动编码器Input to neural network from shuffle在推理过程中，我调用tf.get_collections()来提取这些节点，然后调用sess.run()。它说，形状是固定在512，32，32，3，我如何解决这个问题？
浏览 1提问于2016-10-31得票数 1
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我在tf.keras中训练了一个基于tf.keras的图像分割模型，该模型可以预测一个对象是否在给定的图像中，在给定的图像中的位置。我训练输入形状为(None, 256, 256, 1)，输出(None, 256, 256, 3)形状预测。
我现在想预测更大的图像。(520, 696))，并希望使用相同的模型。我知道可以将模型的输入形状更改为(None, None, None, 1
浏览 1提问于2019-10-31得票数 1
我想知道是否有任何实质性的缺点(例如，关于计算效率，内存.)在为可变大小的输入(相对于固定大小的输入)创建TensorFlow占位符时？比方说，我正在进行小型批处理学习，并使用占位符初始化图形，在该占位符中，我预先假定了一个固定的batch_size：
tf.placeholder(..., shape=[batch_size, ...我不太熟悉底层的tensorflow实现，但是后者不需要检查维度，分配内存，并在每次迭代中创建新的数组，以解决我的小型批处理大小在培训期
浏览 4提问于2017-03-02得票数 9
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我尝试将一种自行设计的优化算法PSGLD纳入TensorFlow.该算法与RMSProp的概念相似。所以我没有创建一个新的操作系统，而是在RMSProp之后补充PSGLD。我的合并程序如下：
在Python中，在tensorflow\python\training文件夹下创建一个tensorflow\python\training，该文件夹表示Python包装器。在psgld.py中，定义PSG
浏览 4提问于2016-08-01得票数 0
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与Keras相比，我更熟悉tensorflow图形培训，但我正在这里试用Keras。
在构建GAN时，需要针对与鉴别器不同的损耗(相反的损耗)对发电机进行优化。在base中，使用两个优化器或分别使用适当的权重组调用optimizer.compute_gradients(...)和optimizer.apply_gradients(...)，这非常容易实现。在Keras中，我看不出我能实现这两个目标。
浏览 0提问于2019-07-09得票数 10
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为什么不是每个时期都执行get_update()？ myAdam： @interfaces.legacy_get_updates_support print("update!")his = mod
浏览 25提问于2019-04-12得票数 0
tensorflow在我的系统上遇到了各种各样的问题，并最终使用了v1.4.1。试图运行这个：搜索后，无法找到这个特定的问题，也找不到更新版本中的任何补丁。
浏览 1提问于2018-08-26得票数 4
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我使用Tensorflow作为Keras的后端，并试图了解如何将我的标签引入到图像分割培训中。我使用的是，它既有地面真实图像，也有地面真相掩码，看起来如下* 1500张训练图像：
由于我理解这个过程，在培训期间，我加载了两个
label = np.multiply(label, 1.0/255)
浏览 1提问于2017-07-18得票数 11
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