我有45000张图片，大小为224x224，存储为numpy数组。这个名为source_arr的数组的形状为45000,224,224，它适合内存。我想将这个数组分成训练，测试和验证数组，并使用tf.data应用程序接口对它们进行预处理(标准化并将灰度转换为3通道RGB)。3ch.shape) # (224, 224, 3)
return x_norm_3ch X_train_cases_idx.idx包含来自source_arr的图像索引，这些图像是训练数据<
浏览 147提问于2020-08-17得票数 1
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kernel_size=(1,1), input_shape=(None,None,25,1,3), return_sequences=True)(expand_x1)
f_1 = f_1[:,:,:,0,因此，我将其转换为数值数组，但得到以下错误：“无法将符号张量(strided_slice_4:0)转换为NumPy数组。”它不能将符号张量f_
浏览 28提问于2020-12-06得票数 0
我对tensorflow对象检测API有一个问题，在训练sdd_model_mobnet时，我得到以下错误：“NotImplementedError:无法将一个符号张量(cond_2/strided_slice:0)转换为numpy数组。此错误可能表明您试图将一个张量传递给一个NumPy调用，这是不支持的”“。环境规范(windows
浏览 0提问于2021-03-30得票数 0
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无法将符号张量(对话_编码器/strided_片_4:0)转换为numpy数组。
我在使用rasa==1.10.3的tensorflow为2.2和numpy==1.18.5时出现了这个错误
浏览 7提问于2022-04-17得票数 0
在运行LSTM模型期间，当我的代码调用以下函数时，我会得到这个错误：错误是：
“一个不受支持的NumPy调用”.format(self.name) NotImplementedError:无法将符号张量(lstm/strided_ numpy :0)转换为numpy数
浏览 2提问于2021-10-31得票数 0
tensorflow版本2.3.1 numpy版本1.20# define modelmodel.add(LSTM(50, activationn_features)))model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
NotImplementedError:无法将符号张量(lstm_2/strided_s
浏览 26提问于2021-02-15得票数 25
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(张量)
、、、、
1, 64, 64, 1), dtype=float32) tf.print(sims[0][:], output_stream=sys.stderr)
为了可视化颜色矩阵中的分数，我尝试使用plt.matshow方法，但是我不能将张量转换为numpy数组<
浏览 2提问于2020-12-18得票数 0
LSTM layes时，我将面临以下错误：NotImplementedError:无法将符号张量(lstm_6/strided_片:0)转换为<
浏览 2提问于2022-02-01得票数 0
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tensorflow-GPU2.3.1的方法串中我有下一个错误：NotImplementedError:无法将符号张量(add:0)转换为numpy数组。此错误可能表示您试图将一个张量传递给NumPy<
浏览 3提问于2020-12-13得票数 0
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当我为CNN模型编译代码时，我会得到一个TypeError作为错误消息。我仍然在使用Tensorflow 1.4，希望避免升级到2.0，因为我想到我以前的代码不再工作了。错误消息如下：
/usr/local/lib/python3.6(dense_16_target:0) Please call `x.shape` rather than `len(
浏览 6提问于2020-01-23得票数 0
我无法找到一种简单的方法来将张量转换为NumPy数组，而不启用急切模式，这提供了一个很好的.numpy()方法，但也减慢了我的模型训练速度。我尝试用np.array()包装张量，这会引发一个未实现的错误。我的具体错误: NotI
浏览 7提问于2020-05-19得票数 2
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path in enumerate(tqdm(imgPathList)): feature = feature[0]/ np.linalg.norm(feature[0]) paths.append(path) return features, paths 然而，上面的代码抛
浏览 26提问于2020-08-21得票数 0
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：
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (truediv_2:0) to a numpy array._values[k][0] / max(1, self._2:0) to a numpy array.我对这个错误有点困惑，我试着搜索了几个不同的帖子，但都没有解决我的问题。我知道这与δ应该是张量这一事实有关，但我觉得既然我把它初始化为‘输入’，它应该是可以的。它起作用:
浏览 2提问于2020-03-20得票数 2
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regressor.add(LSTM(units = 50))regressor.add(Dense(units = 1))NotImplementedError:无法将符号张量(lstm/strided_slice:0)转换为numpy数组。此错误可能表示您试图将张量</
浏览 1提问于2021-10-18得票数 0
tensorflow版本2.3.1 numpy版本1.19.5 keras版本2.4.3train_labels = tf.constant([[0], [0], [0],train_data, train_labels, epochs=800)
test = tf.constant(x
浏览 6提问于2021-03-30得票数 0
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., 0.7184, 0.4948, 0.3998]], tensor([[1.0586, 0.2390, 0.2315, ..., 0.96620.1495, 0.7092], device='cuda:0')]
我想通过np.concatenate(X)将所有的1x特征矩阵叠加为一个矩阵。但是这个<
浏览 1提问于2021-10-26得票数 0
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我很难将一个简单的Keras张量转换成一个Numpy数组。这是我想要执行的代码：inputs = np.array(input)
错误：Cannotconvert a symbolic Keras input/output to a numpy array.
浏览 3提问于2021-09-05得票数 0
我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] =fake_imag
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
我有以下功能： array_example_0 = string_to_2Darray(str
浏览 0提问于2019-12-11得票数 0
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我从tensorflow学到了一些数据。它是(1，80，80，1)的张量。我想在更改为饼形数组后查看图像。但是我不能把张量改成numpy。没有办法将张量转换为numpy。
浏览 0提问于2018-06-17得票数 5
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