我正在训练一个模型来执行体积分割(3D数据)。由于输入数据的大小,我正在对CPU进行培训。我使用的是带有tensorflow-mkl和keras的anaconda环境。当我训练这个模型时,我得到了一个error:
"tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Value for attr 'data_format' of "NDHWC" is not in the list of allowed values: "NHWC", "NCHW"
然
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: 2 root error(s) found.
(0) Invalid argument: Trying to access element 1 in a list with 1 elements.
[[{{node TensorArrayV2Read_1/TensorListGetItem}}]]
[[Critic_Net/Mean/_195]]
(1) Invalid argument: Trying to access element 1
我在用角星训练我的模特。当我比较GPU和CPU的性能时。CPU版本比GPU版本快得多。
我如何修正下面的这些错误?
我试图强迫tensorflow到GPU,我得到了以下错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device to node 'gradients/simple_rnn_1/while/Select_1_grad/Select/f_acc':
Could not satisfy explicit device specification
我有以下代码:
a = tf.constant([[10],
[0],
[4]])
s = tf.sparse.from_dense(a)
b = tf.constant([[3, 4],
[1, 2],
[2, 5]])
# print(tf.multiply(s, b)) # this didn't work either though it works if s is dense
print(s.__mul__(b))
我想用b的每一列来乘a,
我有张量:
tf_a1 = [[0 3 1 22]
[3 5 2 2]
[2 6 3 13]
[1 7 0 3 ]
[4 9 11 10]]
我想要做的是在所有列中找到比threshold更多重复的唯一值。
例如,在这里,3在4 columns中重复。0在2 columns中重复。2重复在3 columns等。
我希望我的输出像这样(假设阈值是2,所以重复超过2次的索引将被屏蔽)。
[[F T F F]
[T F T T]
[T F T F]
[F F F T]
[F F F F]]
这就是我所做的:
y, idx, c
我想从一个预先训练好的模型中进行迁移学习。我正在跟随Tensorflow的进行重新训练。
然而,我被一个错误的tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Shapes must be equal rank, but are 3 and 2 for 'input_1/BottleneckInputPlaceholder' (op: 'PlaceholderWithDefault') with input shapes: [1,?,128].卡住了
# Last layer of pre
我使用会话根据'tf.shape()‘命令获取张量的’静态‘形状。张量‘deconv4.output’的形状是16,256,256,3,我想通过使用'tf.shape()‘获得’deconv4.output‘的第一维。然而,在会话中运行'tf.shape()‘时,我收到了一个错误消息: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device for operation 'FRUC_DVF_g/deconv4/b_conv2d': Opera
我试图将图像转换成快速傅里叶变换信号,并使用了以下代码的平静:
fake_A1 = tf.signal.fft2d(fake_A1)
其中输入图像类型为:<class 'numpy.ndarray'>但我得到了以下错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Value for attr 'Tcomplex' of float is not in the list of allowed values: complex64, complex128
; NodeDef:
以下代码导致一个非常无用的错误:
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(tf.constant(0.), name="x")
with tf.Session() as s:
val = s.run(x.assign(1))
print(val) # 1
val = s.run(x, {x: 2})
print(val) # 2
val = s.run(x.assign(1), {x: 0.}) # InvalidArgumentError
节点Assign_1的tensorflow.p
当试图加载Caltech tensorflow-dataset时,我收到了一个错误。我使用的是中的标准代码
错误是:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot batch tensors with different shapes in component 0. First element had shape [204,300,3] and element 1 had shape [153,300,3]. [Op:IteratorGetNextSync]
错误指向行for features in d