我想在非急切模式下测试张量的类型。在急切模式下，此代码可以工作： tf.enable_eager_execution()num_type = t.dtype
print(num_type== tf.float32) # prints `True` 在非急切模式下，同样的
浏览 26提问于2019-02-01得票数 1
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TensorProto f.write(x.SerializeToString()) <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor, 120, 80, 3), dtype=float32) File "/usr/lib/python3
浏览 16提问于2021-09-01得票数 0
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我在TensorFlow2.2中运行以下代码b = tf.Variable([4.0, 3.0, 5.0])b的值为：c的值为：1., 1.], dtype=float32)>
浏览 5提问于2020-05-27得票数 0
让我解释一下我的设置。我使用的是TF附带的Keras版本TensorFlow 2.1和TensorFlow概率0.9。return model
def __init__(...):self.m()
print(tf.executing_eagerly()) # Prints False
<e
浏览 3提问于2020-04-21得票数 2
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我的代码是跨几个文件和函数分发的，因此在这里引用它是不实际的。我想，如果我能很好地理解急切的执行和tf.function，我可以自己解决这个问题。这里有人能帮我做以下几个问题吗？，@tf.function装饰器和急切执行模式之间的关系是什么？，TensorFlow如何在内部切换急切模式和非急切模式？当我禁用急切的</em
浏览 3提问于2019-10-28得票数 7
我有一个稀疏的范畴张量，我想把它转换成一个热编码的表示。我可以让它在急切的模式下工作，但不能在图形模式下工作。我不明白这是怎么回事。我想转换成一个热编码的表示法。我定义了一个函数 return tf.keras.utils.to_categorical(y)
它的</e
浏览 2提问于2020-06-14得票数 3
我用Tensorflow来写一个NN模型来逼近正弦函数，我想用二阶导数w.r.t。我的模型的损失函数的输入。我的代码还没有包含导数，但我只是在损失函数中添加了输入张量(作为第一步)，并使用答案作为第一种方法。我的代码当前如下所示import numpy as np
from numpy import这应该不是问题，但我收到了错误
TypeEr
浏览 0提问于2020-02-19得票数 3
在急切模式与图形模式下运行tensorflow时，矩阵乘法值会有所不同import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import ge
浏览 12提问于2019-07-04得票数 0
我试图在TensorFlow tutorial here上运行完全相同的代码。，所以我把这一行改为： predictions = model(tf.convert_to_tensor(x_train[:1])).numpy() 我得到了错误： 'MatMul' Op的输入'b'的类型float32与参数'a'的类型float64不匹配 有人能告诉我教程中应该包含的正确代码吗？
浏览 31提问于2020-04-27得票数 0
当我们需要逐个样本提供数据时，通过dataset管道动态地输入数据的新方法(在急切的执行下)是什么？我现在有了这个dataset预处理管道，我需要通过这个管道将我的原始样本输入到适当的大小和形状中。操作代表了一个长序列的预处理操作，不能在输入的每个新数据样本中重复这些操作。--这不适用于急切的执行，您不能使用占位符。文档示例似乎都假设为静态输入，如这里的第一个示例。我能想到这样做的
浏览 1提问于2019-07-08得票数 3
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我有一个安装了Tensorflow 2.0.0-beta1的conda环境。但是，每当我导入tensorflow并尝试启用急切执行时，我都会收到错误：我为此运行的唯一代码是：print(tf.__version__)
tf.e
浏览 58提问于2019-07-26得票数 1
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我从cifar10教程代码开始，现在我使用了卷积和特征值分解的组合，这些分解打破了符号的区分。也就是说，构建图，然后在调用train()时，脚本以“为操作定义的无梯度”停止。没什么好惊讶的。该子图的输入仍然只是输入特征映射和正在使用的过滤器，我手头上有梯度公式，它们应该是直接向前的，给出子图的输入和输出的梯度。例如， --我发现了许多以op.input[0]之类的形式访问op输入的示例。
我
浏览 5提问于2016-04-06得票数 18
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我想使用TF2的急切执行以一种"pythonic“的方式构建一个损失，但即使在急切模式下，Keras也在传递非急切张量。callbacks=[tensorboard_callback, model_callback],如果我在conditional_loss中打印y_true，TF会打印一个非急切张量Tensor("metrics/conditional_loss&
浏览 30提问于2019-11-06得票数 0
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为什么在Tensorflow中，在急切模式和图形模式下的错误消息不是相同的呢？例如:在急切模式下运行：tf.enable_eager_execution()产生错误消息：
Expected multiples argument to be a vector of
浏览 1提问于2018-08-05得票数 0
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我遇到的问题是，当我从第一个系列二进制分类器中得到预测时，没有任何警告，但是当第5个或第6个二进制分类器调用输入数据上的predict方法时，我得到以下警告：
import cv2 as cvfrom tensorflow.keras.models import load_model我用的是
<em
浏览 3提问于2021-09-10得票数 5
作为标题，函数tf.reshape((), (0))在急切模式下工作非常好。但是，当我在图形模式中使用它时，它返回：
ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for '{{node Reshape}} = Reshape[T有人能帮我做一下这个工作吗？您可以复制此错误。我想在Tensorflow的图形模式下重新创建这个 (mems初始化)。提前谢谢！！编辑：由于我想澄清我的</em
浏览 5提问于2022-06-08得票数 1
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最近，我尝试在tensorflow中使用elmo，但我遇到了一些错误，如果您能帮助我，我将不胜感激。这是我的test_code：import tensorflow_hub as hubimport urllib.requestelmo(tf.constant(x),signature="default",as_dict=True)["elmo"]
print(embeddings
浏览 8提问于2021-10-19得票数 1
我想知道每个实例都调用了(observation从打印结果来看，在这个特定的例子中，y_true和y_pred的维数都是(1 X output_dimension)，但情况总是这样吗？(4)我无法打印y_true或y_pred的值。我怎么能做到呢？at 0x1fb132cde80>
import tens
浏览 1提问于2021-04-29得票数 0
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根据TensorFlow的说法，我已经在M1 (ARM) Mac上安装了。一切都很好。在的文档中，我发现下面的有点混乱
不必对现有的TensorFlow脚本进行任何更改，就可以将ML用作TensorFlow和TensorFlowdevice_name的默认值是“any”，这意味着multiple将选择系统上最好的可用设备，包括多个
浏览 3提问于2021-04-19得票数 6
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当我使用Keras2.2.4(因为它支持AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder' 1.x)时，我得到了这个错误TensorFlow，尝试了TensorFlow 1.14和2.0.0，但是总是相同的错误AttributeError Traceback (most recent ca
浏览 1提问于2019-11-10得票数 0
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