Shapes are: [tensor]: [585,1024,3], [batch]: [600,799,3]Shapes are: [tensor]: [585,1024,3], [batch]: [600,799,3]
浏览 116提问于2019-11-23得票数 4
我正在尝试将数据集加载到tensorflow，对其进行预处理，然后创建批处理以提供给gan，但由于某些原因，一些图像有4个通道！无法将张量添加到批:元素数不匹配。形状为:张量: 128,128,4，批次: 128,128,3 此函数用于对数据进行预处理，然后将其添加到批处理中 BATCH_SIZE = 32
def map_image
浏览 18提问于2021-07-08得票数 0
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该层的意图是通过取每对样本的平均值合并两批，但随机加权每个平均。执行工作的问题是：
如果假设一批中的每一个样本都是一个等级-3张量，因为它最初是用于图像的。如何使形状为random_uniform的[batch_size] + [1] * rank_of_samples张量？例如，<e
浏览 3提问于2019-11-25得票数 1
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在该层中，我需要能够将批处理中的每个元素与批处理中的每个其他元素进行比较，以便计算成本。我知道我需要使用Keras张量函数来完成这个任务，但是我不能找到任何能做我想做的事情的张量函数。几天来，我一直在与此作斗争。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 2提问于2017-03-24得票数 3
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目标：要么将dense_Dense1的最终输出更改为500，要么将conv2d_Conv2D1_input的预期输入更改为10。
浏览 18提问于2022-01-10得票数 1
) .prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE)此代码读取图像并对图像进行预处理，使所有图像都具有统一形状功能
浏览 3提问于2021-11-24得票数 4
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我很难把我的头绕在CNN后面的数学上，以及我应该如何在神经网络的各层之间修改输出形状。目前，我还不确定如何修改这段代码，使其正常工作，并克服这个错误。如果输出不应该有(640,959)的形状，就像每个目标图像一样.我真的不知道输出的形状应
浏览 0提问于2018-05-12得票数 3
完整的描述：
iou_single_box(box1, box2)：box1和box2都是(4
浏览 0提问于2018-05-28得票数 0
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它是一个未知大小的张量(应该由批处理输入)，其中的每个项目都是大小为n的。input_x经历了tf.nn.embedding_lookup，因此embed现在有维度[?tf.placeholder(tf.int32, [None, n], name="input_x") 现在，我试图用矩阵变量U将输入数据中的每个样本(现在通过嵌入维度进行扩展)乘以，而我似乎无法理解如何做到这一点。我第一次尝试使用tf.matmul，
浏览 7提问于2016-07-06得票数 48
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global_step/add", tensor_type=DT_INT64, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]
这意味着存在形状不匹配的这发生在我认为是时代结束的时候(因为当GCMLE错误结束时，num_steps就在num_train_examples/batch_size周围，所以我猜测问题可能是，最后一批不等于batch_size这样最后一<
浏览 1提问于2018-05-10得票数 0
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换句话说，我有'v‘向量的bach_size数，我希望将'y_p’中的每条记录生成到这个特殊的'v‘数组中。soft, 0.0000001, 0.9999999) return obj
但是我得到了错误‘’张量
浏览 3提问于2017-06-14得票数 1
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我考虑将验证图像作为一个批处理输入，并编写了以下代码：train_datasetlabel.numpy()[0])这个打印156批大小为我有以下两个问题：
1.)最后一批只有16个验证图像。如何处理这个问题，因为对
浏览 3提问于2021-04-07得票数 1
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关于LSTM神经网络，我无法理解批次大小、输入层中的神经元数量与输入中的“变量”或“列”数之间的关系。因此，它将类似于输入变量1输入变量2输入变量3输出变量1现在，让我们说，我们有50行以上的4列。
这对我来说基本上意味着我们有50个样本。如果批次大小是5，那么我们有多少输入神经元？输入层中的神经元</
浏览 0提问于2018-08-08得票数 5
我的计划是对教师假设进行批次处理，这意味着教师输出一个以批处理轴长度为k* B的张量，其中B是输入的批处理轴长度。输出批次张量，现在包含输入批次张量中每个序列的k个假设，按输入批中相关联的输入序列的位置排序。
这个张量被设定为学生的训练目标。然而，学生的批次张量仍然有一个B的批次轴长度，所以我利用tf.repeat重复学生编码器的输出张量中的序列k次，然后将该<e
浏览 1提问于2020-06-08得票数 0
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PyTorch中的数据增强
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如果没有，那么我们在上面的代码中告诉PyTorch (从官方文档中摘录)以保留原始图像并将它们调整为预期的形状(224,224)。
谢谢
浏览 2提问于2018-08-03得票数 81
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训练回归网络时的NaN损失
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我有一个“一热编码”(全部为1和0)的数据矩阵，包含26万行和35列。我用Keras训练一个简单的神经网络来预测一个连续变量。它似乎有某种溢出，但我无法想象为什么--损失并不是不合理的巨大。
Python版本2.7.11，运行在linux机器上，只运行CPU。
浏览 24提问于2016-05-14得票数 122
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OEIS的演化
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添加到这棵树上很简单。确定由该答案的序列生成的第一个N个数字。答案需求
有几种方法可以输出序列。您可以假设序列是为N定义的，并且N和S_N是“合理大小的”(因此不会导致溢出)。您也可以使用任何合理的索引，如0索引，1索引，或索引列在序列的OEIS页面上的“偏移”下，这并不重要。第一个索引产生的术语必须与OEIS条目的第一个项相匹配
浏览 0提问于2015-04-26得票数 58
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我最近开始了一次代码高尔夫挑战，似乎赢家是GolfScript (惊喜，惊喜！)。有趣的是，还有一个非常强大的竞争对手有机会战胜GolfScript。它的名字是APL我在APL上看到了很多答案。似乎这种语言对于代码高尔夫球相当有效，所以我决定向您提供您所知道的APL程序的任何代码高尔夫技巧。可以随意发布一些代码示例。看到语言在起作用通常是非常有趣的。
浏览 0提问于2014-01-05得票数 42
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