形状必须具有相同的等级，但必须是2和1
。
这个问答内容似乎是一个数学题，涉及到形状和等级。根据题目描述，我们可以推测这里的形状指的是几何图形，等级可能是指图形的级别或层次。
根据题目中的要求，我们可以给出以下答案：
- 形状：指的是几何图形的外形或轮廓。几何图形包括但不限于点、线、面、体等。在这个问题中，形状必须具有相同的等级，即指的是同一级别的几何图形。
- 等级：指的是几何图形的级别或层次。在这个问题中，等级的取值范围为2和1，即只能是2级和1级的几何图形。
综上所述，根据题目的描述，我们可以得出结论：形状必须具有相同的等级，但必须是2和1级别的几何图形。
关于几何图形的具体概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于题目要求不能提及具体的云计算品牌商，所以无法给出相关信息。如果有其他问题或需要进一步了解其他知识领域，请随时提问。
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我对TensorFlow的等级和形状概念感到困惑。我已经阅读了的详细信息，并运行了一些代码来澄清我对它们的概念。但我仍然很困惑，需要帮助去理解。
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2, 12])
print(x.get_shape()) # ==> (2, 12)
print(x[0, :].get_shape()) # ==> (12,)
print(x[1, :].get_shape()) # ==> (12,)
print(x[2, :].get_shape()) # ==> (12,)
print(x[120, :
浏览 0提问于2016-11-29得票数 5
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我正在构建DNN来预测对象是否存在于图像中。我的网络有两个隐藏层，最后一个层如下所示：
# Output layer
W_fc2 = weight_variable([2048, 1])
b_fc2 = bias_variable([1])
y = tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2
然后我有标签的占位符：
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'Output')
我分批进行训练(因此输出层形状中的第一个参数为None)。
我使用以下损失函数：
cross_entropy = tf.n
浏览 1提问于2016-10-31得票数 11
1回答
转换秩在6.3.1.1/1中定义。
每个整数类型都有一个整数转换级别，定义如下：
-任何两个有符号整数类型都不得具有相同的秩，即使它们具有相同的代表。
-有符号整数类型的秩应大于任何有符号整数类型的秩，但精度较低。
- long long int的等级应大于long int的等级，后者应大于int的级别，后者应大于short int的级别，后者应大于signed char的级别。
-任何无符号整数类型的秩应等于相应有符号整数类型(如有的话)的秩。
-任何标准整数类型的秩应大于具有相同宽度的任何扩展整数类型的秩。
-字符的等级应等于签署的字符和未签名的字符的级别。
- _Bool的等级应低
浏览 3提问于2019-12-23得票数 2
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不幸的是，我先前的问题没有得到令人满意的回答(如下面所示，如果一个时代由一批相同的奇怪行为组成)，而且这个问题让我发疯，所以请原谅用新的、更有针对性的、非常简单的代码重新发布这个问题。下面是与我以前版本的基本相同问题的链接：
似乎Keras、.fit和.evaluate方法给出了不同的训练精度(但验证的准确性相同)。在失去时也是一样？
(我试图对该主题的拟议答案进行评论，但允许的空间太短，无法发布新代码)。
请注意，在下面的新示例中，一个纪元只有一个批处理(2个示例)，并且代码是针对单个时期进行的，因此，1 epoch =1批。因此，model.fit打印的内容应该与model.evaluat
浏览 0提问于2021-04-21得票数 2
我的输入是X_train.shape=的张量(4291,1278，29，1)。我的输出是Y_train.shape=(4291，1，9)的张量。当它执行fit(X_train，Y_train)时，它显示了一个错误
ValueError:检查目标时的错误:期望dense_1具有二维，但得到形状为(4291，1，9)的数组
那么，我如何处理输出的形状呢？
model = Sequential()
model.add(ConvLSTM2D(filters=8, kernel_size=5, strides=2,
input_shape=(1, 278,
浏览 0提问于2019-05-26得票数 0
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以下是我的桌子结构。
Measure type |Grade |date
LNF |K |1/1/2016
LNF |K |2/1/2016
CNF |K |3/1/2016
LDR |K |4/1/2016
LNF、CNF、LDR为测度类型，K为等级水平。我只需要列出最后的记录(按日期)，什么时候测量类型和等级相等。
在示例中，正确的查询将只列出用于LNF和等级K的内容。
LN
浏览 2提问于2016-05-11得票数 0
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2回答
我正在尝试keras.layers.LSTM，下面的代码可以工作。
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
data = np.array([1, 2, 3]).reshape((1, 3, 1))
x = keras.layers.Input(shape=(3, 1))
y = keras.layers.LSTM(10)(x)
model = keras.Model(inputs=x, outputs=y)
print (model.predi
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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你好，巫师。
我有时间序列数据，包括几天。
我试着预测明天的分数，从0到100。
我假设这个等级取决于3个时间序列的独立特征。
每一天都是一个单位，有一个等级，但每个单位(日)有不同的时间序列数据长度。
因为每一天都有大量的数据长度，所以我每天滚动窗口，窗口大小为1080，步幅为180。
所以我试着把它转换成(单元(样本)，窗口#，窗口大小，特性)。
最后我得到(450，#窗口(未修复)，1080，3)。
450天，每一天都有相同的长度窗口(1080)和特征(3)，但窗口的数目是不同的。
我想到零填充，但我听说我可以使用动态(？)输入长度不同的LSTM。
问题是Keras的输入必须是三维的。
浏览 1提问于2019-02-18得票数 0
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2回答
我想为我的模型创建一个新的评估指标(平均倒数等级)。
假设我有：
形状logits张量(None, n_class)和
形状y_target张量(None, )，包含从0到n_class-1的int值。
None将是批处理大小。
我希望我的输出是形状(None, )的张量，对应的y_target的倒数。首先，我需要对logits中的元素进行排序，然后在索引y_target中得到元素的排序，最后得到它的倒数(或者根据排序过程得到x+1的倒数)。
一个简单的例子(一个观察)：
如果我的y_target=1和logits=[0.5, -2.0, 1.1, 3.5]
然后排名是lo
浏览 1提问于2017-04-05得票数 1
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4回答
在6.3 Conversions中，符号整数类型的整数转换等级被定义为与精度成正比。
有符号整数类型的秩应大于任何有符号整数类型的秩，但精度较低。C11§6.3.1.1 1
在那之后，它说，
long long int的等级应大于long int的等级，后者应大于int的级别，后者应大于short int的级别，后者应大于.等
所以这是模棱两可的。由于int的精度可以等于long的精度，也可以等于short的精度，这取决于int的实现。
int的精度可以是long的精度，也可以是short的精度(<limits.h>中的定义)。另一方面，它说级别(int)<秩
浏览 6提问于2016-09-15得票数 1
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我正在尝试用keras实现一个lstm模型。问题是我有不同形状的数据。我的数据如下：
col1 col2 col3 col4 col5
1,2,3，3,4,5，4，5，5，9
0,2，1,24 -1,4
0,2,4,5，24，-7,6 -1,4,1,2
我的代码是
import numpy as np
import pandas as pd
import h5py
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Input,
浏览 3提问于2018-05-14得票数 1
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我正在寻找一个MS Excel排名公式解决方案，没有使用VBA/宏或MS Excel的内置排序函数，这将允许我按降序排列多个列，其中包含等级(即等级1、等级2和级别3)与主字段(即PLAYER)和按降序重新排序列表。
样本:三重排名和打破平局(未排序)
结果:邻列排序依次为G列(1级)，H列(2级)，I列(3级)，J列( Player )匹配/对应的玩家名称。
浏览 1提问于2016-06-13得票数 0
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我在机器学习编码方面是新的，在Tensorflow编码方面完全是新的。
我正面临着使用Tensorflow索引的问题。在使用numpy的简单python中，这是相当容易的，但是在Tensorflow库中，我不知道如何制作它。
我不想在示例的每个类中应用softmax函数，而只在每一行的两个随机类中应用，并在特定索引(以前的随机类)的大矩阵(最初为零)中返回这些值。numpy中的算法更简单，因为可以使用简单的索引，但是在tensorflow中，我认为它是这样的：
给出了矩阵X:(NxD)、矩阵W:(KxD)和两个随机数在0到K-1之间的阵列rem_cl
S is an empty matrix
浏览 0提问于2016-11-01得票数 0
1回答
Keras稠密层的输入不平坦
、、、、
这是我的测试代码：
from keras import layers
input1 = layers.Input((2,3))
output = layers.Dense(4)(input1)
print(output)
产出如下：
<tf.Tensor 'dense_2/add:0' shape=(?, 2, 4) dtype=float32>
但是什么幸福呢？
文件上说：
注意:如果该层的输入等级大于2，则在初始的带内核的点积之前将其压平。
当输出被重塑的时候？
浏览 0提问于2018-08-30得票数 10
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2回答
我有一个想要公开的WCF服务方法。
服务方法参数类型是具有相同类名和XML命名空间的所有类型的基类。
所有派生类型都位于不同的C#名称空间中，但必须在同一个命名空间中公开。以下是实施情况。
但是，当试图添加表示重复形状类型的服务引用时出错。
理想情况下，Visual应该为第二个形状自动分配一个C#命名空间(例如Set1.Shape，Set2.Shape)。所以它可以下载所有类型。
任何想法都将不胜感激。
[ServiceContract]
public interface IShape
{
[OperationContract]
[ServiceKnownType(typeof
浏览 5提问于2011-12-21得票数 0
我正在加载 (23094，71,768)，(23094，19,282)的预训练模型.
当我传递形状为(29116，72,768)的新X值时，当检查输入时会出现错误:期望的lstm_1_input具有形状(71,768)，但得到与形状(72,768)的数组。
这是我的模型总结:模型："sequential_1“
图层(类型)输出形状参数
lstm_1 (无，71,256个) 1049600
lstm_2 (无，71，64) 82176
lstm_3 (无，32) 12416
dense_1 (稠密)(无，5358) 176814
reshape_1 (重塑)(无，19,282)
浏览 2提问于2020-04-06得票数 0
我有一张100x120x3的图像。在对原始图像应用卷积后，我希望在训练期间从图像中获得大小为11x11x3的子集/补丁。该补丁将以索引"index1“和"index2”为中心。我正在尝试的代码写在下面。feats_new的尺寸与图像的尺寸相同。
x = Input(shape=(100,120,3), name='inputA')
index1 = Input(shape=(1,), name='ind1', dtype = 'int32')
index2 = Input(shape=(1,), name='ind2
浏览 0提问于2020-12-18得票数 0
请看截图：
目标：
id喜欢将注释嵌套在1层深度中，将注释安排为父级的等级按降序排列，子注释的等级与无关。
屏幕截图的左边显示了Id喜欢的输出。RHS显示表数据。所有的评论都保存在一个表格中。
我是SQL查询的初学者，我能做的最好是：
SELECT *
FROM [Comments]
WHERE ([ArticleId] = @ArticleId) ORDER BY [ThreadId] DESC, [DateMade]
这在一定程度上起到了作用，但显然忽略了评级。因此，上述声明将显示输出，其中Bobs的评论和所有的孩子的评论都在艾米和她的孩子的评论之前。如何正确运行此查询？
浏览 3提问于2010-06-03得票数 0
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import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import re
import PIL
def read_image_label_list(img_directory, folder_name):
# Input:
# -Name of folder (test\\\\train)
# Output:
# -List of names of files in folder
# -Label associated with each file
cat_label = 1
浏览 1提问于2018-04-19得票数 3
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这是模型。
model = Sequential()
model.add(Reshape((3,150,150), input_shape=(150,150,3)))
model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
print(model.output_shape)
model.add(Conv2D(64,(3,3), activation='relu'))
print model.output_shape
(None, 5, 152, 150)
(None, 3, 150, 64)
当我尝试输入数据时，我得到了这样的结果
ValueError: Error
浏览 1提问于2017-06-26得票数 0
我正在尝试第一时间的神经网络和keras，我有点困惑于它所期望的维度。我确信我的X_train和y_train数据是相同维度的，X_test和y_test数据也是相同维度的，但是我从keras那里得到了这个错误：
检查输入时出错:期望dense_38_input具有二维，但得到形状为(1,512,512,186，1)的数组
我尝试过用(-1，2)重新构造训练和验证数据集，以匹配它所期望的2维，但这不起作用，我也不知道为什么。
这是我正在尝试的训练模式。
num_classes = 2
input_shape = (512, 512, 186, 1)
model = Sequenti
浏览 1提问于2019-05-17得票数 0
1回答
我想使用GNUPlot对极地图中的特定区域进行着色。该区域受R (r1，r2)和Theta (t1，t2)的限制，因此最终形状是极地空间中仅由4个点定义的环段。
在笛卡尔图中，通过(set object rect)或filledcurve绘制具有4个顶点的闭合形状的矩形是非常容易的。但是，由极点图中的4个点指定的圆弧曲线形状仍然是四边形(具有恒定R的直线应该是圆弧，而不是直线)。
有没有一种简单或直接的方法来在极坐标中绘制这个形状？我试过使用两个弧线，然后填充它们之间的空格，但到目前为止，这个方法还不能正常工作，我不确定是否有更好的方法来解决这个问题。
浏览 0提问于2014-08-19得票数 5
1回答
你好，我有一个叫做tfidf2的矩阵，这个矩阵的形状是( 11159,1985年)，它有11159行和1985年的列，我想把一个新的矩阵连接到这个矩阵，这个矩阵叫做datesNumpy，它的形状是(11159，12)，它们有相同的行数，所以可以连接它，新矩阵的形状应该是tfidf3 (11159,1997年)，
import numpy as np
tfidf2 = tdf.transform(list_cluster)
print("Shape tfidf2",tfidf2.shape)
listAux=[]
for l in listMonth:
listA
浏览 3提问于2016-12-27得票数 1
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我创建了一个带有Python和Keras的CNN，它将不同长度的2D输入压缩到一个输出中。所有图像的高度为80个像素，但长度不同，例如形状( 80，lenght_of_image_i，2)，其中2是彩色通道的数目。
我有5000幅图像，numpy中训练数据数组X的形状是(5000，1)，数组有dtype对象。这是因为在单个numpy数组中不可能存储不同形状的内容。列表中的每个对象都具有形状(80，lenght_of_image_i，2)。
这样，当我调用顺序模型的model.fit(X，y)函数时，会得到以下错误：
ValueError: Error when checking inp
浏览 0提问于2018-04-21得票数 0
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我试图决定这两种选择中哪一种是最好的：
subroutine sqtrace( Msize, Matrix, Value )
integer, intent(in) :: Msize
real*8, intent(in) :: Matrix(Msize, Msize)
real*8, intent(out) :: Value
[instructions...]
end subroutine sqtrace
VS
subroutine sqtrace( Matrix, Value )
real*8, intent(in) :: Matrix(:,:)
re
浏览 2提问于2017-12-20得票数 7
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1回答
这就是tensorflow对tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits中的逻辑和标签参数的看法
_sentinel:用于防止位置参数。内部，不要使用。
标签：Tensor of where [d_0, d_1, ..., d_{r-1}] ( r是labels和labels的等级)和int32或int64类型。labels中的每个条目都必须是[0, num_classes)中的索引。当此op在CPU上运行时，其他值将引发异常，并在GPU上返回对应的丢失和梯度行的NaN。
logits:形状[d_0, d_1, ..., d_{r-1}, nu
浏览 0提问于2018-07-16得票数 0
我有一个numpy数组，它的形状是(观察数量，时间步数，特征数量)。这相当于说59个特征(即时间序列)，每个特征的长度为24 (上面的时间步长)。这是输入到RNN的标准设置。
我想做的是将其输入到模型中，在该模型中，第一步是对每个序列分别进行一维卷积，然后将59个输出连接到下一层(密集层或LSTM，然后是密集层)。
如果我循环遍历多个特征，并对每个序列应用卷积，那么输入X应该如何构造？
例如，假设我的数据如下：
var=np.array([[[1., 3., 5., 7.],
[2., 4., 6., 8.]],
[[9., 11., 13., 15.],
浏览 0提问于2018-10-05得票数 2
1回答
考虑以下系列： Ssup= 1到n系列(1/n) Sdown= n to 1系列(1/n) B)制作(sup ( n ) -sdo ( n )) / (abs (sup (n)) + abs (sdo (N)作为n的函数的对数对数图。 sup和sdo函数给出了相同的结果，但对于n=6，它们的结果中已经存在数值上的差异，目标是用图形表示这些差异。我不知道如何解决它，因为运行代码会导致除以零。我该如何解决这个问题呢？ import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n=int(input("escolha um n: "))
浏览 14提问于2019-10-14得票数 0
作为学生访问D2L Valence API时，如果orgUnitId是类，则/d2l/api/le/1.1/(D2LID: orgUnitId)/grades/categories/和相关的GET请求将返回HTTP 404错误。
路径GET /d2l/api/le/1.1/(D2LID: orgUnitId)/grades/values/myGradeValues/是有效的，但是类别和等级在JSON层次结构中显示在同一级别，并且等级类别和等级之间没有任何关联。
浏览 0提问于2013-03-13得票数 1
我用Tensorflow尝试了卷积神经网络。
但是，形状会导致错误。
第一个是main函数的一部分。
while True:
with mss.mss() as sct:
Game_Scr = np.array(sct.grab(Game_Scr_pos))[:,:,:3]
cv2.imshow('Game_Src', Game_Scr)
cv2.waitKey(0)
Game_Scr = cv2.resize(Game_Scr,
浏览 19提问于2019-08-15得票数 0
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我正在尝试建立一个用于多类分类(6类)的NLP CNN模型。结构的第一部分是：
输入-->嵌入-->卷积--> GlobalMaxPool --> Dropout -->密集
在密集层之后，每个输入句子被转换为100维嵌入。
在此之后，我传入一个常数矩阵(6,100)，它是一个包含六个不同标签的词嵌入矩阵(每行代表一个100维词嵌入)，我计算句子嵌入和每个标签词嵌入之间的余弦相似度作为评分函数，结果是(6,100)。
接下来，我将结果传递到密集层以获得输出，使用1个神经元和sigmoid作为激活，结果为(6，1)，但当我编译它时，它给出了标题中的错误。
下面是所有
浏览 0提问于2018-12-22得票数 0
1回答
我一直在努力了解注意力机制是如何运作的。目前正在查看示例。我已经使用了，在示例中使用了dot product alignment score (来自)。
所以这个表达式
表示为
let attention = tf.layers.dot({axes: [2, 2]}).apply([decoder, encoder]);
在里。解码器(h_t)的形状为10,64，编码器(h_s)为12,64，因此结果将为10,12。
现在我正在尝试实现concat alignment score，它如下所示
。
因此，首先要做的是将h_t和h_s连接起来。然而，他们有不同的形状，所以我不知道如何进行。我应
浏览 1提问于2020-02-06得票数 1
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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：'DenseToDenseSetOperation')，输入的形状必须是等级1: 3，3。“ import tensorflow as tf
idx1 = [1,2,3]
idx2 = [2,4,5]
intersection = tf.sets.intersection(tf
浏览 31提问于2019-09-13得票数 0
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我是python和numpy的新手。我读了几个教程，仍然对模糊、等级、形状、角度和尺寸之间的差异感到困惑。我的注意力似乎停留在矩阵表示上。所以如果你说A是一个矩阵，看起来像这样：
A =
1 2 3
4 5 6
那么我所能想到的就是一个2x3矩阵(两行三列)。在这里，我知道形状是2x3。但我真的无法走出方阵的思考，一个2D矩阵。例如，当说“对于N维，它是a的最后一个轴和b的倒数第二个轴上的和积”时，我就不明白了。我很困惑，无法理解这一点。我不明白，如果V是N:1向量，M是N:N矩阵，点(V，M)或点(M，V)是如何工作的，以及它们之间的区别。
那么，谁能向我解释一下什么是N维数组，什么是形
浏览 6提问于2014-03-01得票数 11
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
conv1 = tf.layers.conv2d(
inputs=input_layer,
filters=32,
strides=(1, 1),
kernel_size=[3, 3],
padding="valid",
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
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1回答
下面是我传递给keras层的函数。
tf.cond()的输出出了问题。它返回<unknown>的形状。输入张量(t)和恒定权张量分别具有(None,6)和(6,)形状。当我把这两个放在tf.cond()之外时，我得到了(None,6)形状的张量，这就是我所需要的。但是，当从tf.cond()内部返回相同的add操作时，我得到了形状<unknown>的张量。
当这个操作通过tf.cond()时会发生什么变化。
def class_segmentation(t):
class_segments = tf.constant([0,0,1,1,2,2])
浏览 4提问于2021-07-14得票数 1
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我正在尝试实现一个3D CNN，但是我得到了一个值错误消息，因为输入形状不匹配。为了得到这个错误，我做错了什么?我如何修复这种问题？
回溯中引用的代码部分如下：
x = conv3d_bn(img_input, 32, 3, 3, 3, strides=(2, 2, 2), padding='same', name='Conv3d_1b_3x3')
x = conv3d_bn(img_input, 64, 3, 3, 3, strides=(2, 2, 2), padding='same', name='Conv3d_1c
浏览 6提问于2020-01-01得票数 1
我需要尝试用Keras和TensorFlow编写时尚mnist代码，当我尝试用print train_image_model、train_lables_catg、test_image_model、test_lables_catg来拟合模型时，我看到了几个类似于向我显示的错误的问题，但我无法在代码中找到确切的错误。
(train_and_validation_images, train_and_validation_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
validation_images = train_
浏览 7提问于2022-08-28得票数 1
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我的图像是478x717x3= 1028178像素，等级为1。我通过调用tf.shape和tf.rank来验证它。
当我调用image.set_shape(478,717，3)时，它会引发以下错误。
"Shapes %s and %s must have the same rank" % (self, other))
ValueError: Shapes (?,) and (478, 717, 3) must have the same rank
我再次测试了第一次转换为1028178，但错误仍然存在。
ValueError: Shapes (1028178,) and (4
浏览 3提问于2016-02-17得票数 35
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1回答
我有2个列表l1，l2，每个列表包含5个numpy数组，每个数组的形状如下：
[(32, 84, 84, 1), (32,), (32,), (32,), (32, 84, 84, 1)]
我想要的结果是使用以下命令实现的：
[np.concatenate(item) for item in zip(l1, l2)]
得到的形状是(这是预期的/期望的结果)
[(64, 84, 84, 1), (64,), (64,), (64,), (64, 84, 84, 1)]
但是，当我尝试使用np.concatenate(l1, l2)直接连接它们时，我得到了一个错误：
ValueError: cou
浏览 4提问于2021-01-06得票数 1
1回答
稠密层Keras的三维输入
、、、、
有没有Dense层如何处理3D输入的例子？
文件解释如下：
如果层的输入等级大于2，则密度计算输入和内核之间沿输入的最后轴和内核的轴1之间的点积(使用tf.tensordot)。
但我无法理解内部的matrix calculation
例如：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
sample_3d_input = tf.constant(tf.random.normal(shape=(4,3,2)))
dense_layer = Dense(5)
op = dense_layer(sample_
浏览 9提问于2021-04-26得票数 2
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我目前正在尝试构建我的CNN，以便在python中使用tensorflow.keras进行人脸检测。它应该采取两种类型的图像:脸和无脸。我试图实现的模型来自Cnn的一个表格，但是我不断地出错，即使我修复了一个错误，我也得到了另一个错误，我陷入了一个错误的循环中。他说：，请告诉我，我能做什么来修复它？
testRatio = 0.2
valRatio = 0.2
path="D:\ObjectsRecognition\data"
folder=["face","nonface"]
class_names = ["Face","
浏览 0提问于2021-04-21得票数 0
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对于一些图像，例如，，Imgur似乎没有给出原始图像
问题是，我打赌"shape=thumb“和"fidelity=high”正在降低原始图像的等级。
没有给我原件：
不存在：
https://i.imgur.com/hJCEq8P_d.jpg会是一个理想的世界，但事实并非如此。
有比“高”更高的忠诚度吗？有比“拇指”更好的形状吗？我只想要原始的图像或它最好的版本，而伊姆古尔在耍我，愚蠢地浪费我的时间，没有给我这个机会。
浏览 0提问于2019-08-25得票数 2
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从张量流开始
、、、
我试着学习张量流。在给定的例子中，我们如何定义等级和形状？我是说怎样才能找到军衔和体型？
3 # a rank 0 tensor; this is a scalar with shape []
[1. ,2., 3.] # a rank 1 tensor; this is a vector with shape [3]
[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3]
[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # a rank 3 tens
浏览 2提问于2017-06-06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:形状必须是等级2，但对于输入形状：?，?,3，?，?，[]的'metrics/top_k_categorical_accuracy/in_top_k/InTopKV2‘(op：'InTopKV2')来说，
浏览 14提问于2019-09-12得票数 1
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我在尝试实现这几行代码时遇到了这个错误
形状的等级必须为2，但对于输入形状为100,100，?,15,100的'MatMul_46‘(op：'MatMul')，形状的等级为3。
Q = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 15))
word_level = Embedding ( vocab_size , 100 , input_length=15)(Q)
#shape(?,15,100)
Wb = tf.Variable(tf.zeros([100, 100]))
C = tf.matmul( word_level ,Wb
浏览 4提问于2018-03-05得票数 0
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我遇到了两个svg元素的情况。我已经简化并删除了所有我能够并且仍然能够在IE10中再现效果的东西。是摇摆不定的。在Chrome中运行代码看起来是正确的，但是在IE10中它的形状是完全黑色的。但是，如果我删除了第一个svg，它就可以在IE10中工作。
我认为这与
<defs>
<linearGradient id="fadeout" x2="0" y2="1">
<stop offset="0%" class="dark"></stop>
浏览 1提问于2013-10-15得票数 1
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如何比较两种形状？
、、、、
是否有一种方法可以比较两种几何形状(或任何两种更一般的数据结构)，而不需要在涉及公差时使用蛮力？
蛮力(即将每个对象的每个值与其他对象的每个值进行比较)可以工作，但速度很慢，我无法使用它。
我试着对数据进行排序并比较两个已排序的集合。它是快速的，但它只能在零容忍的情况下工作。一旦我加上宽容，我就会迷失方向。问题是，当我比较时，两个值可以是相同的，当我排序时，可以是不同的。
以下是我问题的一些细节。
在我的Excel外接程序中，我有一个Shape对象集合，由两个Line对象组成的Line对象集合，每个对象都是Point对象。外接程序通过COM扫描CAD绘图，并创建Shape对象的集合.
一个简化
浏览 11提问于2014-03-03得票数 11
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我正在用完全卷积神经网络进行图像分割(链接到论文)：
这可以看作是像素分类(最后每个像素都会得到一个标签)。
我使用的是tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits损失函数。
loss = tf.reduce_mean((tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,
labels=tf.squeeze(annotation, squ
浏览 17提问于2017-07-20得票数 4
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我正在建立一个在visio中管理工程图纸的系统。我们的计划是创建常见形状的模板，并与每个形状关联一组代码，以便于编辑。
每个形状基本上都应该是一个类，在这个类中，将一个形状拖动到绘图中会实例化其中一个对象。每个形状都应该有一个在双击时执行的方法，以便轻松编辑字段。
每个形状实例也应该有独立的数据，这样更改一个形状的部分不会对同一“类”的其他形状产生任何影响。
我的C和Python编程知识还算一般，但除了VBA或Visio环境的基础知识外，我所知不多。我最困惑的是名称空间。我目前在模板中有一个模块(而不是类)。将模板命名为"foo.vss"，将模块命名为"bar“，将方法
浏览 3提问于2014-03-22得票数 0
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