模块“tensorflow”没有属性“random_uniform”
模块"tensorflow"是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它提供了丰富的功能和工具，用于处理大规模数据集、构建深度神经网络、进行模型训练和推理等。
针对你提到的错误信息，模块"tensorflow"中确实没有名为"random_uniform"的属性。然而，"random_uniform"是"tensorflow"中的一个函数，而不是属性。该函数用于生成具有均匀分布的随机数。
在"tensorflow"中，可以使用以下代码来生成具有均匀分布的随机数：
import tensorflow as tf
# 生成一个具有均匀分布的随机数
random_numbers = tf.random.uniform(shape=(1,))
# 打印随机数
print(random_numbers)在上述代码中，我们首先导入了"tensorflow"模块。然后，使用tf.random.uniform函数生成一个具有均匀分布的随机数，通过指定shape参数来定义生成的随机数的形状。最后，我们打印生成的随机数。
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需要注意的是，以上答案仅供参考，具体的解决方法可能因实际情况而异。在实际开发中，建议查阅"tensorflow"的官方文档或相关资源，以获取更准确和详细的信息。
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我正在尝试遵循R中的tensorflow示例
但是，我得到了以下错误
> beta1 <- tf$Variable(tf$random_uniform(shape(1L), -10, 10), name="b1")
Error in py_get_attr_impl(x, name, silent) :
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'
当我运行配置诊断时，我得到以下信息(出于隐私原因，更改了用户名)
> py_d
浏览 19提问于2020-11-14得票数 1
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我在下面的代码行中得到了上面的错误：
from tensorflow.initializers import random_uniform
当我在Python2.7.17 TensorFlow 1.15.0上运行相同的代码文件时，我没有得到上面的错误，但我得到了以下错误：
SyntaxError:行：self.state_memory=np.zeros((self.mem_size,*input_shape))中的语法无效
不知何故，它不能识别input_shape变量前的*。
Github代码链接：
我是Tensorflow和python的新手。我是不是遗漏了什么非常基本的东西？
浏览 1提问于2020-04-07得票数 0
我尝试在RStudio中运行以下代码
library(tensorflow)
x_data <- runif(100, min=0, max=1)
y_data <- x_data * 0.1 + 0.3
W <- tf$Variable(tf$random_uniform(shape(1L), -1.0, 1.0))
但是最后一行抛出了以下错误：
Error: Python module tensorflow was not found.
Detected Python configuration:
python: /usr/bin/python
l
浏览 0提问于2017-05-24得票数 3
我已经建立了一个tensorflow神经网络，现在我想在它上运行graph_util.convert_variables_to_constants函数。但是，这需要一个output_node_names参数。网络中的最后一个层名为logit，其构建方式如下：
logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=5, name='logit')
然而，在这个范围内有许多节点：
gd = sess.graph_def
for n in gd.node:
if 'logit' in n.name:print(n.nam
浏览 2提问于2017-10-27得票数 0
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给定一个包含Bernoulli分布均值的一维张量，如何用给定的均值对相应的一维张量进行采样？
TensorFlow似乎只实现了random_normal和random_uniform函数。我可以用一些复杂的东西，比如：
tf.ceil(tf.sub(tf.random_uniform((1, means.get_shape()[0])),means))
但是ceil函数在TensorFlow中没有定义梯度。
浏览 14提问于2016-02-18得票数 3
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这仍然是关于图的问题。我已经设法在我的图中删除了从RandomShuffleQueueV2到QueueDequeueMany的节点，所以现在看起来是这样的：
['Reshape/shape => Placeholder',
'Reshape => Reshape',
'conv2d/kernel => Const',
'conv2d/bias => Const',
'conv2d/convolution => Conv2D',
'conv2d/BiasAdd =>
浏览 0提问于2017-10-30得票数 1
我想在Tensorflow中生成一个常量张量，它将使用指定的机制进行初始化，例如，random_uniform，random_normal。 我知道我可以根据这些机制生成一个随机的numpy数组，比如random_uniform、random_normal等；然后我们将得到的numpy数组作为tf.constant中的值参数。 然而，问题是，当使用numpy版本的随机机制时，我们必须给出一个形状。但是，我不想预先指定形状，我希望形状是有弹性的，就像我们编写Tensorflow代码shape = tf.shape(some_previous_tensor)一样 Way1我试过了:没有必要在图形
浏览 14提问于2019-06-24得票数 1
我正在尝试使用带有Geforce 2080的tensorflow-gpu运行。我的环境是Linux系统上的Anaconda。
我正在命令行python会话中运行未修改的示例。我得到以下输出：
Using TensorFlow backend.
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: GeForce RTX 2080, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5
x_train shape: (60000, 28,
浏览 0提问于2018-11-14得票数 9
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1回答
我已经创建了一个前馈神经网络，但是尽管更改了参数的数据类型，它还是给出了一个类型错误。我是keras和机器学习的新手，所以我希望得到尽可能详细的帮助。我附上了下面的代码片段和错误日志。代码-
num_of_features = X_train.shape[1]
nb_classes = Y_train.shape[1]
def baseline_model():
def branch2(x):
x = Dense(np.floor(num_of_features*50), activation='sigmoid')(x)
x
浏览 16提问于2018-07-19得票数 0
我试图在google上使用Tensorflow和Keras实现定制培训。我使用Tensorflow 2.0.0-beta1 1。
我的损失函数代码部分是：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(
max_features, 32,
embeddings_initializer='random_uniform'
),
tf.keras.layers.SimpleRNN(32, kernel_initializer='random_unifor
浏览 1提问于2019-07-26得票数 1
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我有一个简单的tensorflow模型，我想推动一个张量通过，但尽管我努力定义一个初始化器，模型声称它没有初始化。我需要对模型做些什么才能使它处于我可以评估它的状态(运行数学)？
import tensorflow as tf
import keras
from keras.layers import *
from keras.models import Model
import numpy as np
def tfDenseTest(dim1,dim2):
vecs_input = Input(shape=(dim1,dim2),dtype='float32')
浏览 6提问于2022-06-04得票数 0
我正在努力使tensorflow在GPU上运行，在我的machine 10机器上与NVIDIA GeForce 960米。我想我已经在互联网上使用了关于这个话题的所有提示，我无法成功，所以问题是，你是否能给我更多的提示，这可以帮助我实现目标--在GPU上运行tensorflow？
要更具体地说：
我使用Anaconda 4.4.1和python版本3.6.1。
我遵循了这里演示的安装说明：
因此，我下载并安装了CUDA 8.0 (我下载了文件cuda_8.0.61_win10.exe和带有补丁cuda_8.0.61.2_windows.exe的文件)。我执行了这两种方法，并让它
浏览 6提问于2017-08-19得票数 1
tensorflow函数拆分报告错误，我无法理解它
X = tf$random_uniform(minval=0,
maxval=10,
shape(256, 32),
name = "X");
Y = tf$split(X, num_or_size_splits = 2, axis = 0)
预期输出是正确的，但它报告了错误消息：
Py_call_impl中的错误(可调用的，点$args，点$关键字)：
ValueError:作为要拆分的num
浏览 0提问于2019-09-17得票数 1
2回答
这个在python中定义的简单神经网络：
input_layer = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, 1, 8000, 1], name='input_layer')
# Convolutional Layer
conv = tf.layers.conv2d(
inputs=input_layer,
filters=32,
kernel_size=[1,11],
padding="same",
strides=1,
acti
浏览 3提问于2017-11-06得票数 3
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1回答
我正在尝试从一个经过训练的GCMLE预测模型本地下载嵌入，这样我就可以使用我自己定制的嵌入可视化，而这些可视化在张量板中是不可用的。我想将这些嵌入提取到一个大型的numpy矩阵中，但是我在几个步骤上遇到了问题。我可以成功地下载所有文件(saved_model.pb + assets/* + variables/* )，并且我似乎能够用以下代码恢复模型：
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
tf.saved_model.loader.load(sess,[tf.saved_model.tag_constants.SERVING], _EX
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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系统信息：
3.6.10tensorflow keras 2.3.1pip 20.2.2python 2.3.0
我正在研究一个暹罗算法，在后端。我导入了keras后端，如下所示，它显示了上面的属性错误。这样做的原因是什么，以及如何避免这一问题？
import tensorflow.python.keras.backend as K
AttributeError:模块'tensorflow‘没有属性'python'
浏览 1提问于2020-08-19得票数 0
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我要在colab中编译一些东西，我需要知道tensorflow的路径，所以我运行了代码： import tensorflow
print(tensorflow.version)
print("\n")
print(tensorflow.path) 我希望得到tensorflow的确切路径。但是我有一个列表，包含三条路径，我想知道我应该选择哪一条。 输出如下所示： 1.15.2
['/tensorflow-1.15.2/python3.6/tensorflow_core/python/keras/api/_v1',
'/tensorflow-1
浏览 15提问于2020-04-06得票数 0
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删除下拉层之前的图形定义如下所示：
fc6/BiasAdd : BiasAdd ( [u'fc6/Conv2D', u'fc6/biases/read'] )
fc6/Relu : Relu ( [u'fc6/BiasAdd'] )
dropout/keep_prob : Const ( [] )
dropout/Shape : Shape ( [u'fc6/Relu'] )
dropout/random_uniform/min : Const ( [] )
dropout/random_uniform/max : Const (
浏览 1提问于2017-09-04得票数 1
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有人能解释一下我做错了什么吗?当我使用tf.layers.conv1d时，我的张力板图形有额外的组？
为了简单起见，我创建了一个包含：conv1d -> max_pool -> batch_norm的tf.name_scope 'conv_block1‘，但是我的图有一些奇怪的附加块(见附件截图)。基本上是一个表面的块‘conv1dwas added with weights for theconv_Block1/Conv1d’层，它被放在一个组中。这使得带有多个卷积块的网络完全不可读，是我做错了什么，还是这是Tensorflow 1.4中的某种错误/性能功能?奇怪的是，密
浏览 10提问于2018-01-11得票数 1
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1回答
在这里，我正在实现一个VGG-19变体代码，它提供了一个作为OOM的错误，如何修复它呢？
代码环境已在Google中创建，请说明我如何使用GPU资源？GPU资源已经连接在创建的环境中，请告诉我如何编写访问它的代码？
Python代码：
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
import numpy as np
import cv2
import o
浏览 3提问于2020-05-24得票数 0
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我是坦索弗洛的新手。我有一些我想要理解的代码。是否有一种方法可以获得"feed_dict“在sess.run中所有可能的输入列表？feed_dict的结构总是相同的还是依赖于会话？
代码：
sess.run([input,input2],feed_dict={is_train:False,y:stuff,user:[_user]})
更新：
描述如何获取feed_dict输入的注释中的代码
代码：
# populate session graph to look at place holders
# place holders are possible inputs to sess.r
浏览 2提问于2018-07-09得票数 8
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我可以使用以下代码行获得TensorFlow和TensorFlow Keras的版本： import tensorflow as tf;
print("TensorFlow version:",tf.__version__);
print("TensorFlow Keras version:",tf.keras.__version__);
#print("TensorFlow Estimator version:",tf.estimator.__version__); 但是，tf.estimator没有__version__属性。有没有其他方法
浏览 13提问于2019-05-07得票数 0
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我想将几个不同的输入传递到一个可重用的tensorflow架构(解码器)中。为此，我使用了一个for循环，在该循环中，我将输入输入到模型中。但是，我没有重用layer变量，而是为每个循环迭代创建变量。假设代码如下： import tensorflow as tf
for i in range(5):
decoder(input=input, is_training=is_training) 而解码器是： def decoder(self, input, is_training):
with tf.variable_scope("physics", reus
浏览 13提问于2019-05-23得票数 1
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1回答
我有一个LSTM文本生成器，其中最后一层是具有softmax激活的密集层，以决定输出哪个字符。为了从该输出中获取字符，我使用随机选择，其中每个字符的概率都由该输出设置。但是，执行随机化的行会导致崩溃，因为softmax函数的输出和不是1。我在生成器的单个输出上用sum()函数手动检查了和，并且和总是非常接近1。例如，'0.9999998640269041‘或'1.000000050291419’。
下面是生成器模型
activ='elu'
optim=optimizers.Adam(lr=0.01, clipnorm=0.1)
G = Sequential()
浏览 1提问于2019-11-23得票数 0
我正在尝试使用Spyder导入Tensorflow，我之前也尝试过导入Keras和Theano，但出现了一个错误：module "theano" has no attribute "compile"和Tensorflow的导入是可以的。
为了解决这个问题，我安装了
conda install tensor
这样我就解决了Keras和Theano的问题，但现在Tensorflow没有导入，显示了以下错误：
import tensorflow
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-in
浏览 11提问于2018-02-26得票数 1
脚本： import tensorflow.python
tensorflow.python AttributeError格式的结果 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'python' 这怎么会发生呢?和from tensorflow.python import keras一样，from tensorflow import python也是按预期工作的。我认为我理解了Python导入机制的基础知识，但是我不明白在没有将x.y添加到名称空间的情况下，import x.y在什么情况下似乎是成功
浏览 14提问于2019-06-26得票数 1
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使用names = [n.name for n in graph.as_graph_def().node]，我可以获得图中的所有节点名。
举个例子，比如说这个指纹：
['model/classifier/dense/kernel/Initializer/random_uniform/shape',
'model/classifier/dense/kernel/Initializer/random_uniform/min',
'model/classifier/dense/kernel/Initializer/random_uniform/max'
浏览 0提问于2018-06-15得票数 2
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我正在尝试将我的代码从在线朱庇特笔记本(COURSERA)复制到我自己的本地环境(安装了CUDA的Anaconda 3木星)，所有代码都是完全相同的，并且在网上运行得很好。
我像往常一样导入了Conv2D：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import scipy.misc
from tensorflow.keras.applications.resnet_v2 import ResNet50V2
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.a
浏览 4提问于2022-04-05得票数 2
9回答
我正在Tensorflow的LSTM上训练一些音乐数据，在GPU内存分配方面遇到了一些问题，我不明白:我遇到了一个OOM，而实际上似乎仍然有足够的VRAM可用。一些背景:我正在Ubuntu 16.04上工作，使用GTX1060 6GB，IntelXeonE3-1231V3和8GBRAM。所以，首先，我可以理解的错误信息的一部分，我将在最后再添加整个错误信息，供任何可能要求它帮助的人使用：
I tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:696] 8块大小共计2.0KiB I tensorflow/core/common_runtime/bf
浏览 10提问于2017-02-27得票数 23
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我按照关于TensorFlow的说明在我的系统上安装了，并尝试了pip安装和anaconda安装。我试着做了几个例子，但都没有用。
>>> import tensorflow
>>> tensorflow.InteractiveSession()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute '
浏览 2提问于2016-05-17得票数 1
我从"“中安装了tensorflow v1.1.0。现在我试着从tensorflow网站上的例子中运行一个代码。这就是我一直在犯的错误：
"AttributeError：‘模块’对象没有属性'feature_column'“。
我将Debian Jessie与python 2.7.9结合使用。
有什么问题吗？
浏览 0提问于2018-04-03得票数 0
我想训练一个具有几种配置的模型(大约100种不同的情况)。我的主要算法是在一个主.py文件上，我想要启动100次。这个.py文件运行良好，如果我执行一次，一切都会正常进行。 我创建了另一个.py文件，它调用第一个文件并为其提供每个参数。问题是，在第二次训练期间的某个随机时间，我有一个ResourceExhaustedError。 ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[4096,1] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
浏览 16提问于2019-03-18得票数 0
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在iOS上，我试图加载一个tensorflow图，我已经使用convert_variables_to_constants冻结了它，但是我得到了：
No OpKernel was registered to support Op 'Switch' with these attrs. Registered devices: [CPU], Registered kernels:
device='GPU'; T in [DT_FLOAT]
device='GPU'; T in [DT_INT32]
device='GPU';
浏览 1提问于2016-11-29得票数 1
我正在寻找一种方法来获取Jupiter笔记本中的所有导入版本号，然后我遇到了这个。代码运行良好，但是，我想了解代码中的globals()和getters()部分。
到目前为止，我所理解的是m.name和m.version是作为一个字符串连接在一起的。然而，对于每个在globals()中引用所有库的m都被打印出来，让我感到惊讶的是if语句中的内容。getattr()返回命名属性的值，因此在本例中，它将返回库的名称。我不确定我的理解是否正确。(“if getattr(m, '__version__', None))"”)
# In[1]:
import pandas as
浏览 0提问于2020-12-25得票数 0
在使用Python进行人工智能实践时，我遇到了以下问题。我该如何解决这个问题？我想使用MLP识别Cifar-10数据。但是，当你这样写的时候，出现了一个错误:我应该怎么做来解决这个问题？请帮帮我。
我在正文中添加了一个错误。如果你能帮我，我将不胜感激。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import C
浏览 8提问于2021-06-15得票数 1
def generator_model(self):
input_images = Input(shape=[64,64,1])
layer1= Conv2D(self.filter_size,self.kernel_size,(2,2),padding='same',use_bias=False,kernel_initializer='random_uniform')(input_images)
layer1=LeakyReLU(0.2)(layer1)
layer2= Conv2D(self
浏览 0提问于2019-06-08得票数 0
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1回答
Pip卸载特定版本的软件包
、、、、
我的目标是使用pip、conda或任何其他方法卸载numpy包的特定版本。我使用的是MacOS 12.0
我遇到了一个问题，pip list和conda list都在完全相同的环境中显示numpy==1.22.4，但是由于某种原因，每次我用这个环境启动python时，都会导入一个旧版本的numpy。没有多余的文件、模块或env变量可导致此行为。很少有关于_un_installing特定包版本的帖子，所以我的问题有两个方面：
是否可以使用pip/conda和
如果不是，如何查看在python shell中导入的包的确切位置(在本地设备上)？
如有任何建议，将不胜感激！
(tensorflow)
浏览 2提问于2022-05-24得票数 0
我正在尝试运行以下代码，以便在keras中创建网络： import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K
import numpy as np
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist
浏览 45提问于2020-06-23得票数 1
我正在尝试生成一个随机变量并使用它两次。然而，当我第二次使用它时，生成器创建了第二个随机变量，该变量与第一个变量不同。下面是演示代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
# A random variable
rand_var_1 = tf.random_uniform([5],0,10, dtype = tf.int32, seed = 0)
rand_var_2 = tf.random_uniform([5],0,10, dtype = tf.int32, seed = 0)
#Op1
z1 = tf.add(rand_var_1,r
浏览 5提问于2016-01-20得票数 10
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所以我有这行代码：
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(X_val, y_val))
这会引发此错误：
File "CNN.py", line 125, in model
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(X_val, y_val
浏览 1提问于2020-03-18得票数 1
回答已采纳
1回答
当我输入python并尝试导入(例如numpy或tensorflow )时，没有错误，但是当我运行导入numpy的脚本时，它会抛出这个错误：
Traceback (most recent call last):
File ".\org.py", line 1, in <module>
import tensorflow as tf
File "C:\Python3\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
from tensor
浏览 6提问于2017-11-08得票数 0
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1回答
我正在使用Colab创建一个简单的Keras模型，编译它，训练它，运行预测，然后尝试按照描述的保存模型
问题是，我得到了这个错误：
FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value input/kernel
[[Node: _retval_input/kernel_0_1 = _Retval[T=DT_FLOAT, index=1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](input/kernel)]]
这是我的模型：
locM
浏览 0提问于2018-08-20得票数 1
2回答
我已经按照网站上的步骤完成了tensorflow的安装。
最后，当我必须测试安装时
import tensorflow as tf
上面这行代码在解释时没有出现错误，但当我使用
tf.constant ('hello')
它提供了一个回溯和一个错误，声明tensorflow没有名为constant的属性。
我使用的是Mac和Python3。
浏览 0提问于2017-08-14得票数 1
def build_model(dropout=0.2, lstm_units=200, fc_hidden=100):
# prepare data
train_x, train_y = to_supervised(train, n_input)
# define parameters
verbose, epochs, batch_size = 0, 30, 24
n_timesteps, n_features, n_outputs = train_x.shape[1], train_x.shape[2], train_y.shape[1]
#
浏览 28提问于2020-03-09得票数 2
我正在使用tensorflow.js，并尝试将我的keras模型转换为tf.js模型。但是，它不支持Lambda层，我尝试使用Lambda层在我的模型中转换张量到层(我使用expand_dims) (如果不使用它，模型将不会被正确创建，你知道原因)。因此，我想知道是否有任何方法可以避免使用Lambda layer并扩展我的embedding_layer。 # input layer
input_x = Input(shape=(sequence_length, ), dtype='int32')
# embedding layer
embedding_layer = Emb
浏览 13提问于2019-03-22得票数 4
这是我的代码的一部分，在数据增强之前，model.fit是工作的，但是在数据增强之后，我得到了这个错误；
AttributeError:模块“scipy.ndimage”没有属性“插值”
这是所有导入的库的列表；
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.image import I
浏览 2提问于2021-06-12得票数 0
回答已采纳
我只想理解为什么像keras这样的from tf import keras调用不能在下面的代码中工作，而我已经在第一行中将tensorflow导入为tf？
import tensorflow as tf
from tf import keras
错误：
ModuleNotFoundError:没有名为“tf”的模块
然而，以下几点是可行的-
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
谢谢!
浏览 2提问于2020-03-23得票数 2
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我正在尝试使用tensorflow 2.0实现一个随机森林。我看过许多示例()，但它们与tensorflow 2.0不兼容。我试图找出2.0中是否支持tensor_forests，以及在哪里可以找到它们。
我知道contrib模块是不受支持的，并且这些模块应该已经移动到核心或加载项。然而，我找不到任何提到它已经转移到哪里。我已经运行了后台脚本，但它并没有解决问题。我还试着删除迁移指南中所建议的内容符号，但没有成功。
Traceback (most recent call last):
File "testFileUpgraded.py", line 12, in <m
浏览 0提问于2019-04-02得票数 7
在W = tf.Variable(tf.random_uniform(shape, -1.0, 0.0))中，我为shape尝试了以下三种数据类型
shape = tf.constant([1]) # 1
shape = [1] # 2
shape = tf.Variable([1]) # 3
然后我打电话：
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
print(sess.run(W))
1和2输出都是正确的，类似于[-0.25340891]。然而，3给了我
浏览 1提问于2016-11-23得票数 1
1回答
我正在学习的教程
我在python3.7上使用Tensorflow2.0 2.0
当代码到达定义输入层的点时，使用
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding="same",input_shape=inputShape))
我得到以下错误：
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' and 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTens
浏览 3提问于2020-02-05得票数 0
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