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1
回答
形状
必须
是
等级
2
,
但
输入
形状
为
[
100,100
],[?,
15,100
]
的
'
MatMul_46
‘(
op
:'
MatMul
')
的
等级
为
3
、
、
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
。,
15,100
)
浏览 4
提问于2018-03-05
得票数 0
回答已采纳
3
回答
ValueError:
形状
必须
是
等级
2
,但对于
输入
形状
:[6],[6],'
MatMul
‘(
op
:'
MatMul
')
的
等级
是
1
错误: b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], name=
浏览 48
提问于2019-02-15
得票数 1
1
回答
动态
形状
的
广播tf.
matmul
、
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)。5, 10])})以上面的代码
为
例。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r
浏览 0
提问于2018-12-25
得票数 1
回答已采纳
3
回答
Tesnsor流错误:
形状
必须
是
等级
2
,但对于具有
输入
形状
[?],[1024]
的
'
MatMul
‘(操作:'
MatMul
'),
形状
必须
是
等级
1
、
、
问题
是
我只有一个特征
输入
,
形状
是
一维
的
。我从一个存储
的
文件中获取数据,该文件包含日期和一个要通过system.Here运行
的
“德里”feature.These特征。_
2
))hidden_4 = tf.nn.r
浏览 1
提问于2018-07-08
得票数 1
1
回答
ValueError:
形状
的
等级
必须
为
2
,但对于“”
MatMul
“”,其
等级
为
1“”
、
然而,我得到
的
错误
是
: ValueError: Shape
必须
至少
是
等级
2
,但对于'model_19/
MatMul
‘(
op
:'BatchMatMulV
2
'),
输入
的
shapes: 1,?
是
等级
1。从错误中看,似乎
是
函数model_linear
的
输入
造成了问题。对于解决这个
浏览 0
提问于2020-05-09
得票数 1
1
回答
tf.split输出具有无用维度
的
张量
、
我正在尝试建立一个递归神经网络,
输入
来自mnist数据库,所以它们
是
28x28像素
的
图像。_pre_activation(lstm_outputs, layer) 我得到以下错误:
形状
必须
是
等级
2
,但对于
输入
形状
为
28,1,128,128,10
的
“”
MatMul
“”(
op
:“”
MatMul
浏览 16
提问于2018-06-04
得票数 1
3
回答
ValueError:
形状
的
等级
必须
是
2
,但对于“”
MatMul
“”,它
的
等级
是
3
、
、
我有以下TensorFlow代码:但是抛出了以下错误: ValueError: Shape must be rank
2
but is rank
3
for '
MatMul
' (
op
: '
MatMul
') with input shapes: [?
浏览 0
提问于2018-05-04
得票数 4
1
回答
如何在TensorFlow中计算类激活图?
、
、
、
目前,我已经获得了我最后一个卷积层“激活”
的
激活。GAP之后
的
最后一个完全连接层
的
权重矩阵
是
"last_fc_w“。我想像这样计算类激活图: cam = tf.
matmul
(activation, last_fc_w) 然而,我得到了以下错误:* ValueError: Shape
必须
是
等级
2
,但对于'
MatMul
‘(操作符:'
MatMul
'),
输入<
浏览 9
提问于2019-12-17
得票数 0
回答已采纳
0
回答
张量流对批量梯度
的
张量进行混洗
、
、
与之相关的人,x_train_final = tf.reshape(x_train_final, [-1, image_width, image_width, 1]) np.random.shuffle
浏览 10
提问于2017-11-24
得票数 1
回答已采纳
2
回答
我正在用TensorFlow创建CNN函数,但我得到了一个与
形状
相关
的
错误
、
、
但是,
形状
会导致错误。第二个
是
我调用
的
函数。sess.run(conv
2
d)ValueError:
形状
的
等级
必须
为
4,但对于
输入
形状
为
540,960,<em
浏览 19
提问于2019-08-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Tensorflow中三维张量与矩阵相乘
的
有效方法?
、
、
我有
2
个三维张量A
的
形状
(batch_size,dim1,dim
2
)和B
的
大小(batch_size,dim
2
,dim
3
).我想执行以下计算:for i in range(batch_size):我尝试了C = tf.
matmul
(A,B),
但
得到了错误: tensorflow.py
浏览 0
提问于2018-02-22
得票数 0
1
回答
三维张量下具有top k分类精度
的
Keras问题
、
、
、
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
<
浏览 14
提问于2019-09-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
tensorflow中
的
一维卷积误差
、
(图,node_def,
输入
,control_inputs) 1606InvalidArgumentError:
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”
浏览 2
提问于2020-01-29
得票数 0
0
回答
ValueError:
形状
的
等级
必须
为
1,
但
输入
形状
为
[
2
,360,475,
3
],[1,4],[],[
2
]
的
‘Crop对齐/裁剪’(
op
:'CropAndResize')
的
等级
为
0
、
、
、
我试图在这个函数中给出所有的
输入
,但它出现了如下问题,我不确定空[]是什么。有
2
个图像图像在RGB中,原始代码来自。", line 767, in apply_
op
File "/home/ubuntu/Desktop/WK/my_project/lib/python2.7/: 'CropAndResize') with input shapes
浏览 1
提问于2017-12-07
得票数 5
回答已采纳
1
回答
ValueError:
形状
的
等级
必须
为
0,但对于具有
输入
形状
[1]
的
“”ReadFile“”(
op
:“”ReadFile“”),其
等级
为
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。num_parallel_calls=AUTOTUNE) 现在,我之前尝试过使用tf.data.Dataset.list_files,它工作得很好,但是ImageIds
的
顺序
是
错误
的
打印出后一种方法
的
元素会导致如下结果: tf.Tensor(/home/wid350
浏览 11
提问于2020-06-26
得票数 1
回答已采纳
2
回答
tensorflow矩阵乘法
、
、
()) print curr_y 因此,数组
的
批处理大小
为
2
,
形状
为
3
x1。所以我可以把
3
x
3
形状
的
矩阵与
3
x1相乘。但是当我再次得到一个
形状
为
3
x
3
的</em
浏览 0
提问于2017-12-10
得票数 1
1
回答
Tensorflow :对于tf.norm,
形状
必须
是
相等
的
,
但
为
4和1
、
我试图在一个conv
2
d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,var = [v for v in tf.trainable_variables() if "conv1" in v.name]
形状
必须
是
相等
的
等级
浏览 0
提问于2018-05-11
得票数 0
回答已采纳
3
回答
ValueError:
形状
必须
为
2
级,但对于
输入
形状
为
[
2
]、[
2
,
3
]
的
“
MatMul
”(
op
:“
MatMul
”),则为1级。
、
我已经在找同样
的
问题了,但我不明白。这是你可以帮助我
的
代码.Hope。代码:w
2
= tf.Variable(tf.random_normal([
3
,
3
],stddev=1,seed=1)) a = tf.
matmul
(x, w1
浏览 2
提问于2018-05-02
得票数 8
1
回答
Tf.sets.intersection
的
错误: ValueError: Shape
必须
至少
是
等级
2
,但对于'DenseToDenseSetOperation_12‘却是
等级
1
、
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idx
2
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'),<em
浏览 31
提问于2019-09-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
稠密层Keras
的
三维
输入
、
、
、
、
有没有Dense层如何处理
3
D
输入
的
例子?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)。_
3
d_input = tf.constant(tf.random.normal(shape=(4,
3
,
2
))) dense_layer = Dens
浏览 9
提问于2021-04-26
得票数 2
回答已采纳
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