通道维度中的Tensorflow数据集生成器错误
通道维度中的TensorFlow数据集生成器错误是指在使用TensorFlow库中的数据集生成器时，出现了与通道维度相关的错误。
概念： TensorFlow是一个开源的人工智能框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，数据集生成器是用来加载和预处理数据的工具。
分类： 通道维度中的TensorFlow数据集生成器错误可以分为以下几类：
- 数据尺寸不匹配错误：当输入数据的通道维度与模型期望的通道维度不一致时，会导致错误。
- 数据类型错误：当输入数据的通道维度数据类型与模型期望的通道维度数据类型不匹配时，会导致错误。
- 数据预处理错误：在使用数据集生成器对数据进行预处理时，出现了与通道维度相关的错误，如通道维度的缺失或多余等。
优势： 使用TensorFlow的数据集生成器可以带来以下优势：
- 简化数据加载：数据集生成器可以自动处理数据的加载和预处理，减少了手动处理数据的工作量。
- 内存优化：数据集生成器可以按需加载数据，节约内存资源。
- 数据流水线：数据集生成器可以实现数据的并行加载和预处理，提高了数据读取的效率。
- 高效训练：数据集生成器可以将数据以批量的方式输入模型，提高了训练的效率。
应用场景： 通道维度中的TensorFlow数据集生成器错误适用于任何使用TensorFlow进行数据加载和预处理的场景，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等领域。
腾讯云相关产品推荐： 腾讯云提供了多个与TensorFlow相关的产品和服务，以下是其中几个推荐的产品：
- 腾讯云AI智能语音：提供了基于TensorFlow的语音识别和语音合成能力，链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tts。
- 腾讯云弹性MapReduce：提供了基于TensorFlow的分布式计算框架，用于大规模数据处理和机器学习训练，链接地址：https://cloud.tencent.com/product/emr。
- 腾讯云GPU服务器：提供了配备GPU的云服务器实例，可用于高性能计算和深度学习任务，链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm。
希望以上答案能够帮助到您，如果有其他问题，请随时提问。
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我使用以下代码为imagewoof数据集创建一个生成器： import tensorflow as tf
data_path_train = "C:/data/imagewoof2-160/train/"
image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1.0/255.0)
train_gen = image_generator.flow_from_directory(data_path_train,
浏览 22提问于2020-08-23得票数 0
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我试图理解如何将tensorflow的Dataset用于简单的回归模型，而不是使用单独的np.array来训练输入和输出。 下面是一个简单的独立示例： import tensorflow as tf
import numpy as np
# create training data
X_train_set = np.random.random(size=(1000,10))
y_train_set = np.random.random(size=(1000))
# convert to dataset
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor
浏览 27提问于2020-11-04得票数 1
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下面的重塑究竟做了些什么呢？
我已经看到了示例tensorflow代码，但我不知道(60000,28,28,1)做了什么，有人能帮助解释它的细节吗？
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
training_images=training_images.reshape(60000, 28, 28, 1)
浏览 2提问于2019-07-27得票数 3
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用于重塑数据集的合适参数
、、、
我在这个网站中学习深度学习和tensorflow
我想知道有没有什么经验法则可以重塑数据集阵列？
X = np.array(X).reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)
例如，从上面的代码片段中，我不理解传递给函数reshape()的数字的含义。如何知道要传递给函数的合适数字？
浏览 0提问于2019-01-23得票数 0
我想向TFDS中添加一个TensorFlow数据集，其中包含一组形状未知的秩2张量。为了定义这些特性，我使用了以下特性tfds.features.Tensor(shape=[None, None], dtype=tf.float32)。但是，当我尝试加载数据集时，它会失败，并显示以下错误：
NotImplementedError: Specification error for feature k (TensorInfo(shape=[None, None], dtype=tf.float32)): Tensor with a unknown dimension not at the firs
浏览 2提问于2020-02-27得票数 2
我使用此命令将打开的cv映像从RGB转换为灰度：
img = cv2.cvtColor(np.float32(img), cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Grayscale image
在此命令之前打印形状将返回以下内容：
(64, 128, 3)
在灰度函数之后：
(64, 128)
然而，应该是这样的：
(64, 128, 1)
有人能解释一下这里是怎么回事吗?我怎样才能把我的图像转换成一种合适的格式？因为如果我把这个图像传递给Tensorflow，它会给我一个错误，因为输入形状错误。Tensorflow期望图像具有以下格式(宽度、高度、通道)。通道的rgb为3，灰度为1。然
浏览 3提问于2022-03-28得票数 1
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我是tensorflow的新手，我有一个这种格式的numpy输入数据：
x_train_n.shape = (200,64,2048)
意思是200是训练数据集的数量，64是H，2048是W
当我想要将这些输入提供给我的网络时，首先我必须重塑它：
x_train_n = x_train_n.reshape(x_train_n.shape[0], 1, rows, cols)
然后
inputs = Input(shape=x_train_n.shape[1:])
output1 = Conv2D(32, (3, 15), strides=(1, 2), padding='same&#
浏览 23提问于2019-10-30得票数 2
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我试图通过示例来学习Keras，并在Kaggle上找到了这段代码。我如何通过TensorFlow后端在Keras上实现这个功能？
mona@pascal:~/computer_vision/kaggle_distracted_driver$ python run_keras_simple.py
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/cross_validation.py:44: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the m
浏览 3提问于2017-01-24得票数 1
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我想使用Conv1D使扩展卷积网络成为序列数据集。
所以我尝试了波士顿数据集的Conv1D。
from tensorflow.python.keras.layers import Conv1D, MaxPooling2D
from tensorflow.python.keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Input, Dense
from tensorflow.python.keras.models import Model
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.
浏览 0提问于2019-02-16得票数 1
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我正在尝试使用tensorflow创建一个CNN (convnet)，用于一维数据集上的应用程序。我的数据被构造成一行浮点数，每一行都有一个相关的热目标( feature1，feature2 .feature100；y_val )
我已经运行了一个基本的多层感知器，但希望利用特征空间中的“地点”，以及通过池等利用特征空间的“下采样”。
问题是，我无法用tensorflow (传递错误的conv1d或conv2d函数)找到任何方法来做到这一点。
ValueError: Shape must be rank 4 but is rank 3 for 'conv1d_4/Conv2D'
浏览 6提问于2017-08-19得票数 0
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所以，我尝试使用tensorflow进行简单的分类，我的疑问是
如果我使用LSTM进行文本分类(例如:情感分类)，则我们对数据进行填充，之后为了馈送到LSTM tensorflow，我们使用word_embedding，因此在word_embedding查找后，二维数据变为3维或秩2矩阵变为秩3：
例如，如果我有两个文本：
import tensorflow as tf
text_seq=[[11,21,43,22,11,4,1,3,5,2,8],[4,2,11,4,11,0,0,0,0,0,0]] #2x11
#text_seq are index of words from wor
浏览 0提问于2018-04-29得票数 0
x = np.load('/Users/bharddwajvemulapalli/Documents/tensorFlowProjects/Sign-language-digits-dataset 2/X.npy')
y = np.load('/Users/bharddwajvemulapalli/Documents/tensorFlowProjects/Sign-language-digits-dataset 2/Y.npy')
x = x/255
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tenso
浏览 0提问于2018-09-25得票数 0
我正在尝试使用tensorflow-gpu运行一个RNN，因为使用CPU，我花了大约13分钟的时间来处理1期(在火车上8000皮卡/ 2000在测试中)。然而，我多次尝试在我的Windows 10上安装tensorflow-gpu，但未能成功运行。我有以下配置：
GPU 1: NVIDIA GeForce GTX 1650 GPU 0: Intel(R) UHG Graphics 630 CPU: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz
我在pip中的virtualenv中安装了以下内容：
我学习了以下教程：
此外，由于这是一
浏览 5提问于2019-12-23得票数 0
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我从AstroNN库加载了一个数据集。因为我认为图像的颜色不是星系形成分类的一个因素，所以我想把所有的数据集转换成灰度，以减小图像的大小。如何对整个数据集执行此操作？
下面是我的代码的一部分，它加载数据集并将其拆分：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.layers as tfl
from astroNN.datasets import load_galaxy10
from tensorflow.keras imp
浏览 3提问于2021-07-27得票数 0
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因此，我尝试加载数据并重新调整图像的值，然后返回重新调整比例的训练和测试集。这是我正在尝试的： import numpy as np
from tensorflow import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
datagen = ImageDataGenerator(rescale
浏览 10提问于2020-07-16得票数 2
我正在使用Windows 7，我用官方的再培训例子训练了一个移动网络。
我的指挥是这样的：
python ../tensorflow-master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py --image_dir test/ --learning_rate=0.0001 --testing_percentage=20 --validation_percentage=20 --train_batch_size=32 --validation_batch_size=-1 --flip_left_right True --random_scal
浏览 1提问于2017-11-14得票数 1
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三维卷积的核大小
、、、
3维卷积的核大小是用Pytorch或TensorFlow的深度、高度和宽度来定义的。例如，如果我们考虑具有300片的CT/MRI图像数据，输入张量可以是(1,300,128)，对应于(N，C，D，H，W)。然后，内核大小可以是(3,3,3)深度，高度和宽度。在进行三维卷积时，核沿三个方向传递。
然而，如果我们将情况从CT/MRI转变为彩色视频，我会感到困惑。如果视频有300帧，那么输入张量将是(1，3,300,128)，因为RGB图像有3个通道。我知道，对于单个RGB映像，对于通道、高度和宽度，内核大小可以是3X3X3。但是当涉及到视频时，Py手电和Tensorflow似乎仍然使用深度、高度和
浏览 6提问于2022-01-24得票数 1
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在tensorflow中，我可以将深度维度集中起来，这将减少通道，使空间维度保持不变。我也在努力做同样的事情，但是似乎说，池只能在高度和宽度维度上完成。有什么办法能让我在火把的通道上集中精力吗？我有一个形状为[1,512,50,50]的张量，我试图使用池将通道数减少到3个。我看到了，但没有找到有用的答案。
浏览 1提问于2019-03-26得票数 5
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在使用下面的代码下载了TensorFlow的cats_vs_dogs数据集之后，我试图在Kaggle 2.0上使用图像数据增强生成器来训练模型。
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255,
rotation_range=40,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
浏览 2提问于2020-02-20得票数 2
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LSTM层与CNN的结合
、、、、
我试图提高脑电分类器的准确性。目前，我只使用conv层和完全连接的层进行分类。在文献中，我发现人们在CNN模型中使用LSTM层。我想试一试，但我得到了以下错误。
我使用的数据是时间序列EEG数据，64个通道x 325个样本(以500 Hz采样，650 ms采样)。X= (1923,63,325,1)和y= (1923，
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Conv2D(64, (1, 3), input_shape=X.shape[1:])))
model.add(Activation('relu'))
model.
浏览 1提问于2018-11-01得票数 0
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我有3个文件夹与彩色图像。文件夹的名称是内部图像的标签。
cls1
|____img_0.png
|____ ...
|____img_n.png
cls2
|____img_0.png
|____ ...
|____img_n.png
cls3
|____img_0.png
|____ ...
|____img_n.png
我想使用Keras库来创建卷积神经网络进行分类，但是我找不到如何从彩色图像创建数据集。你能帮帮我吗?
浏览 1提问于2016-05-07得票数 12
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我目前正在尝试创建Softmax的参数化版本，当为3D空间(color+x+y)创建我的轴超参数-1时，我收到上述错误。我想知道我的实现对于3D空间是否正确，如果它只适用于2d或1d空间，那么我如何将Softmax推广到3d空间？ 用于分层和测试的代码： import random
import numpy as np
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers as L
class PSoftmax(L.Layer):
def __init__(s
浏览 32提问于2020-01-23得票数 0
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我使用Keras2和TensorFlow作为后端，并尝试将水平矩形图像(宽度:150 x高度:100 x ch:3)输入网络。
我使用cv2对图像进行预处理，cv2 & TensorFlow将图像的形状处理为高度、宽度、ch顺序(在我的例子中，它是100、150、3，这种格式与(宽度:150 x高度:100 x ch:3)相反，但这是正确的。
因此，我将Keras模型API输入定义为以下代码，但发生了错误。
img = cv2.imread('input/train/{}.jpg'.format(id))
img = cv2.resize(img, (100, 150)
浏览 5提问于2017-09-04得票数 6
我有一个一维输入数据数组(30,1)。我试图将其映射到输出数据(30,1) (带有噪声)。我已经绘制了数据，它肯定是非线性的和连续的。
我想训练一个神经网络来再现这个映射。我目前正在尝试使用tensorflow来完成这个任务。
我现在的问题是，输出数据处于一个未定义的范围(例如-2.74230671e+01、1.00000000e+03、6.34566772e+02等)，而非线性tensorflow激活函数似乎都在-1到1？之间。
我对tensorflow等很陌生，所以我的问题是，我如何处理这个问题？
我以为我可以-规范化数据，但因为我实际上不知道输出值的范围(可能是无限的)。
这是否可能使用
浏览 1提问于2017-07-02得票数 0
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我正在从Keras模型创建一个Tensorflow Estimator。目前，估计器被创建，模型被训练，模型被评估没有问题。然而，在最后一次评估中，由于我使用了FinalExporter接口，模型被导出，并且我得到了一个尺寸不匹配错误： INFO:tensorflow:Performing the final export in the end of training.
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
Traceback (most recent call last):
File "/home/austinguo/.../lib/python3
浏览 21提问于2019-05-31得票数 1
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我想使用tf.data.Dataset类提供数据
from tensorflow_core.python.keras.datasets import cifar10
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data()
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_
浏览 1提问于2019-11-29得票数 1
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我正在尝试将灰度图像转换为rgb图像，tensorflow.js是否有像tensorflow中的tf.image.grayscale_to_rgb这样的函数来执行此操作？
浏览 67提问于2021-02-07得票数 0
2回答
Keras不兼容的数据形状
、、、、
我正在尝试用CamVid数据训练SegNet模型。我从https://github.com/ykamikawa/tf-keras-SegNet拿到了源代码。然而，我得到了以下错误： ValueError: Input 0 of layer conv2d_152 is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [360, 480, 3] 训练数据形状为(233,360,480，3)。我读了一些解决方案，他们说我需要向模型提供(无，360,480，3)形状数据。如何将我的数据重
浏览 18提问于2020-06-18得票数 0
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当我试图在LSTM模型中添加validation_split时，我得到了以下错误
ValueError: `validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found: (<tensorflow.python.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator object)
这是密码
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
train_generator = Timeseries
浏览 2提问于2020-07-30得票数 6
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我试图在Keras中实现一个基于两个图像的Laplacian的TF后端的自定义丢失函数。
def blur_loss(y_true, y_pred):
#weighting of blur loss
alpha = 1
mae = losses.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
lapKernel = K.constant([0, 1, 0, 1, -4, 1, 0, 1, 0],shape = [3, 3])
trueLap = K.conv2d(y_true, lapKernel)
predLap =
浏览 3提问于2018-06-01得票数 3
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我正在尝试弄清楚如何在pytorch中做以下填充的tensorflow等价物： nn.ReplicationPad2d((1, 0, 1, 0)) 我尝试了以下方法，但这似乎只有在输入张量实际为2x2时才有效： tf.pad(my_tensor, [[1, 0], [1, 0]], "SYMMETRIC")
浏览 40提问于2019-02-22得票数 0
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假设我有TensorFlow数据集，并且我使用TF2.0。我可以使用for循环对每个元素进行迭代：
import tensorflow_datasets as tfds
ds = tfds.load('coco', data_dir='D:\\DataSet\\COCO')
test_data = ds["test"]
for rec in test_data:
print(rec['image'])
可以直接访问第N个元素吗？
像rec = test_data[N]这样的东西
浏览 0提问于2020-04-29得票数 1
我一直在获取与输入形状相关的错误。任何帮助都将不胜感激。谢谢!
import tensorflow as tf
(xtrain, ytrain), (xtest, ytest) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=3, activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),
tf.keras.layers.
浏览 6提问于2020-08-06得票数 21
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我是tensorflow的初学者。我刚刚尝试为mnist数据安装一个简单的LeNet-5。
我的训练和测试数据是第一次以Numpy格式。即(60000，28，28)。然后我把我的模型设置如下。
model_LeNet5 = Sequential([
layers.Conv2D(6, kernel_size=3, strides=1, input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2),
layers.ReLU(),
layers.Conv2D(16,kernel_size
浏览 3提问于2022-02-09得票数 2
2回答
我很难理解第一个卷积神经网络所期望的输入是什么。
我的训练集是500幅50x50像素的灰度图像。
网络从一个Conv2D层开始。这个论点的文档input_shape说：
Input shape:
4D tensor with shape:
`(samples, channels, rows, cols)` if data_format='channels_first'
or 4D tensor with shape:
`(samples, rows, cols, channels)` if data_format='channe
浏览 2提问于2018-10-01得票数 1
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在用tensorflow实现强化学习时，输入是黑白图像。每个像素可以表示为位1/0。
我可以直接将数据提供给tensorflow，每一个位都是一个特性吗？或者，在发送到tensorflow之前，我必须将比特扩展为字节？我是tensorflow的新手，所以一些代码示例会很好。
谢谢
浏览 0提问于2019-01-29得票数 0
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下面是一个简单的XOR求解器，有和不使用训练数据的序列。仅仅使用常规数组可以工作，但是当使用序列来服务相同的数据时，它就不能工作了。我不明白错误信息，它在最后一行的注释中。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
import numpy as np
X = np.array([ [0,0], [0,1], [1,0], [1
浏览 4提问于2021-01-14得票数 0
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因此，我想使用Dataset API对我的大型数据集(~8GB)进行批处理，因为我在使用GPU时遇到了大量空闲时间，因为我使用feed_dict将数据从python传递到Tensorflow。
当我按照这里提到的教程学习时：
在运行我的简单代码时：
one_hot_dataset = np.load("one_hot_dataset.npy")
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(one_hot_dataset)
我收到了TensorFlow 1.8和Python3.5的错误消息：
Traceback (most rece
浏览 0提问于2018-06-30得票数 5
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在将数据提供给TensorFlow模型之前，我遇到了两种标准化方法。第一种方法是使用tf.dataset.per_image_standardization()。此函数分别计算每个图像的均值和stddev。我在官方的TensorFlow resnet cifar10教程中找到了这种方法。在测试阶段，每个图像都是单独标准化的。
第二种方法是计算每个通道样式中整个数据集的平均值和stddev。我在下面的densenet实现中找到了这种方法。在测试阶段，测试数据集也是作为整个批次进行预处理的。
这两种标准化方法是不等价的。我的问题是:对于第二种标准化方法，如何对单个图像进行预处理以进行推理？我们应该
浏览 0提问于2019-03-08得票数 1
1回答
我有两个numpy变量，分别包含image and label数据。有500 labeled image，每个image is 240 x 240.的形状
import numpy as np
images = np.random.randint(4, size=(500,240,240))
labels = np.random.rand(500,240,240)
，我怎样才能为模型培训提供一个Keras生成器？，谢谢您的帮助。
浏览 1提问于2020-10-02得票数 4
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创建自定义TFDS数据集
、、、
我想为汇总任务创建一个自定义的tensorflow数据集。我有一组报告，每个报告有三个黄金摘要。所有数据均为(.txt)格式。我想创建一个TFDS，其中键是报告，值是摘要。所以我的格式是：(report1，summary11) (report1，summary12) (report1，summary13) (report2，summary21) (report2，summary22) (report2，summary23)
有什么解决方案可以帮助我完成这项任务吗？我查看了tensorflow网站上的官方文档，但它对我没有用处。
谢谢！
浏览 43提问于2021-02-22得票数 1
我每天使用TensorFlow/Keras对项目进行预测。一切都很好，但是我经常收到关于过渡到TensorFlow 2.0的警告，我想这周我最终会确保我的代码在新版本的库中也能工作。在训练或拯救模型时，我没有遇到任何问题，但当涉及到预测时，我得到了以下警告：
警告:tensorflow:您的输入没有数据；中断培训。确保数据集或生成器至少可以生成steps_per_epoch * epochs批处理(在本例中为10批)。在构建数据集时，可能需要使用repeat()函数。
事实证明，它仍然按预期进行预测，但警告大大减缓了这一过程。我能够通过将steps=1参数传递给model.predict()来
浏览 0提问于2019-12-27得票数 3
当我尝试将Elmo嵌入层输出给conv1d层输入时，就会产生错误
ValueError:输入0与conv1d_1层不兼容:预期的ndim=3，找到ndim=2
我想从Elmo嵌入层的输出中添加一个卷积层。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import keras.backend as K
from keras import Model
from keras.layers import Input, Lambda, Conv1D, Flatten, Dense
from keras.utils import to_
浏览 1提问于2019-01-09得票数 1
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我正在使用Kaggle数据集开发一个数字分类器模型：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data?select=test.csv 当使用np.array对象拟合模型时，它工作得很好，但我不能传递tensorflow ds对象。下面是我使用ds对象进行训练/验证数据的代码： import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from functools import partial
train_df = pd.
浏览 10提问于2020-07-06得票数 0
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我试图在一个更大的神经网络系统中添加2层字符级CNN，但是我得到了输入维度的ValueError。
我想要实现的是通过替换字符(根据大写，或数字或字母)并将它们输入CNN来获得输入单词的正字法表示。我知道LSTM/RNN可以实现这一点，但是需求表明使用CNN，所以使用另一个NN不是可选的。
大多数示例自然使用图像数据集(MNIST等)。但不是文本数据集。所以我很困惑，也不知道如何“重塑”角色嵌入，这样才能成为CNN的有效输入。
下面是我试图运行的代码的一部分：
# ...
# shape = (batch size, max length of sentence, max length of
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
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我在Keras中创建了一个Sequential模型，该模型接受彩色图像，并将其通过与顶层大致相同大小和形状的多个Conv2D层(基本上减去由卷积分割的边缘)。
我的理解如下：
kernel_size表示每个卷积的输入的贴片大小，filters表示每个卷积输出的层深度。
然后我在卷积之后做一些其他的事情，这在这里不相关。
但是，当我试图在对少量数据进行测试之前编译我的模型时，我发现Tensorflow在试图使给定层的kernel_size大于上一层的filters时会抱怨。它并没有这么说，而是说
输入形状为?,1,1022,1022，3,1022，1,022,1022，1,022,1022，1
浏览 1提问于2019-05-30得票数 0
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我想在TensorFlow中像在PyTorch中一样使用BatchNorm1D。我注意到TF中的BatchNormalization()默认使用axis=-1。与在PyTorch中一样，哪个轴是BatchNorm1D, BatchNorm2D, BatchNorm3D的正确轴？
浏览 7提问于2020-11-01得票数 0
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这是一个基于论文第12页B.3节中描述的模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D, AveragePooling2D
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
img_size = (3, 32, 32)
...
def
浏览 11提问于2020-05-24得票数 1
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刚开始学习Python并尝试我得到的卷积神经网络代码。我有一个错误，我不知道如何解决这个问题。这是错误和截图。有人知道如何解决这个问题，是什么原因造成了这个问题？
这是模型。
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, 3, 3,
padding='valid',
input_shape=(100, 100, 3)))
model.add(Activatio
浏览 1提问于2022-06-06得票数 0
1回答
我正在尝试创建一个程序来根据"rock_you“数据集预测新密码，但是我得到了这个错误： assert isinstance(train_dataset, tf.data.Dataset)
AssertionError 代码： import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import keras
try:
model = keras.models.load_model("passrockmodel.h5")
except:
print('\nDownloadin
浏览 105提问于2020-07-08得票数 0
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