对于具有形状[batch, height, width, channels]的4维张量B，使用tf.image.resize_*进行上采样。batch, height, width, depth, channels]的5-D张量A，例如对形状[batch, 1.5*height, 1.5*width, 1.5*depth, channels]进行上采样，可以使用tf.nn.conv3d_transpose进行上采样，但我不需要额外的权重来进行训练。在tensorflow
浏览 8提问于2018-05-15得票数 2
numpy中有一个函数可以将给定值插入到数组中：或者，tensorflow中是否有一个函数可以使用张量值之间的零进行张量上采样？
浏览 16提问于2017-08-23得票数 0
为了给出一点背景，我试图在tensorflow中实现一个负抽样方案，类似于个性化贝叶斯排名和word2vec中使用的方案。现在，我意识到tensorflow已经预制了类似的采样器，比如tf.nn.uniform_candidate_sampler和tf.nn.fixed_unigram_candidate_sampler。但是，我在文档上遇到了一些问题，特别是在tf.nn.uniform_candidate_sampler上。乍一看，我并不清楚这个函数是否会显式地产生负样本(没有任何正样本)。这是正确使用
浏览 5提问于2018-04-23得票数 2
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我正在尝试遵循tensorflow上的udacity教程，在那里我遇到了以下两行单词嵌入模型： embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size))这是完
浏览 4提问于2016-06-07得票数 11
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用于在tensorflow中实现的采样器，例如tf.nn.fixed_unigram_candidate_sampler。该行为在文档中没有很好地定义。例如，我预计在true_classes中指定的标签将被排除在采样池之外，并且将对每批进行采样。但根据我的实验，上面两个都不是真的。考虑以下代码：
labels_matrix = tf.reshape(tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.int64)-此外，输出的维度为1，这
浏览 5提问于2016-08-16得票数 0
我在tensorflow中使用tf.data.Dataset作为管道来读取和转换音频。我想添加音频重采样，以减少过拟合。我在谷歌上搜索了一种在python/tensorflow中重新采样文件的方法，我找到了诸如resampy之类的仅有python的解决方案。我的音频文件有1秒长，速率为16000，下面是我的代码，它执行重采样，然后填充或裁剪结果数组： if resample_range < 1edesired_
浏览 0提问于2018-01-14得票数 4
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SgeNet最令人印象深刻的技巧是将最大池指数传递给上采样层。但是，我在github上发现了许多SegNet在Keras()中的实现，只是使用简单的UpSampling (称为SegNet)。我注意到它可以用“tf.nn.max_pool_with_argmax”在Tensorflow中实现。因此，我想知道是否有类似的方法来获取最大池指数，并将它们重新置于Keras中的重采样中。
浏览 0提问于2018-06-19得票数 1
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它需要在自定义模型结构中重采样音频信号。这种重采样任务不是一种可以从模型中发展出来的预处理/后处理操作。换句话说，这种重采样是模型内部设计的一部分。然后，还需要为这样一个层定义梯度操作。对于重采样操作，它将使用tensorflow I/O：
是否还有其他开放源
浏览 2提问于2022-03-29得票数 0
当使用TensorFlow的对两个非常不平衡的数据集进行同样的采样时，我最终会得到一个DirectedInterleave selected an exhausted input: 0警告。基于，当sample_from_datasets中的一个数据集已经耗尽了示例，并且需要对已经看到的示例进行采样时，就会出现这种情况。那么，耗尽的数据集是否仍然产生样本(从而保持所需的均衡培训比率)，还是数据集没有采样，从而使培训再次变得不平衡？注:正在使用TensorFlow 2 Beta。
浏览 0提问于2019-07-30得票数 11
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我刚刚开始研究TensorFlow，我不确定如何从自定义概率分布中采样，该概率分布不容易表达为股票分布的组合。 如何为MCMC采样器的target_log_prob输入使用自定义函数？
浏览 14提问于2020-09-19得票数 0
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eps2 = Input(tensor=K.random_normal(stddev=1.0,shape=(K.shape(x)[0], latent_dim)))在上面的例子中，我尝试从潜在维度进行采样当我运行第二次采样时，即eps，我得到以下错误。
这个错误可能是特定于TensorFlow2.0的，因为python不会在tensorflow==1.1.
浏览 40提问于2020-02-19得票数 2
我想实现一个卷积-反褶积网络的图像分割项目。在反褶积部分，我计划将特征图向上2。例如，原来的特征图是维数64*64*4，我想把它提升到128*128*4。有人知道这样做的张量运算吗？谢谢!
浏览 4提问于2016-04-11得票数 10
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我有一些点云，我尝试使用PU-GAN对它们进行上采样。在第二步，我需要编译TF运算符。实际上，我不熟悉TF，所以我可能走错了方向。在tf_ops中的子文件夹"approxmatch“中，我尝试执行以下命令： sh tf_approxmatch_compile.sh 然而，我得到了以下错误： fatal error: tensorflow/core/framework/op.h: No such file or directory
#include "tensorf
浏览 116提问于2020-11-05得票数 0
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我有tensorflow模型，如图所示。并尝试转换为TensorRT。 ? 需要在转换为TensorRT的upsample节点的插件。对于Tensorflow实现，假设输入大小为1x3x4x19形状，并上采样为1x12x14x19张量。 在TensorRT插件中实现了同样的东西，考虑的流程如下。tensorflow中的1x3x4x19张量是 [[[...19channel data ...],[...19channel data ...],[...19channel data ...],[..但是插件输出是稀疏的，与<
浏览 10提问于2019-08-29得票数 0
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CNN的下采样MNIST数据集
、、、、
对于我的深度学习课程，我需要实现一个与Tensorflow MNIST For Experts教程完全相同的神经网络。，
唯一的区别是，我需要对数据库进行下采样şe，然后将其放入神经网络中。tensorflow教程中的所有参数都是静态的，所以我找不到一种方法来为算法提供14x14的图像。我应该使用哪个工具来进行“最佳”下采样？
浏览 3提问于2017-03-18得票数 1
我正在使用tensorflow_similarity创建模型。第一个时期结束时引发的错误。INPUT_SHAPE = (224,224,3) 我的模型(与示例repo https://github.com/tensorflow/similarity/blob/master/examples/
浏览 63提问于2021-09-25得票数 0
我正在使用Python中的librosa处理声音，以检测何时开始发出声响。当我绘制检测到的时间时，它有一些偏移量，如图中的红线所示。如果蜂鸣音之间的间隔改变，则此偏移量也会改变。因为我想要一个健壮的方法来检测可变嘟嘟声间隔的声音中的小波的开始，我如何消除这个偏移？ 带有起始点检测的图表和间隔之间的差异 ? x, sr = librosa.load('c.wav')librosa.display.waveplot(x, sr=sr)
onset_frames=librosa.onset.onset_detect(y=
浏览 84提问于2020-12-02得票数 2
我想在TensorFlow中制作一个自定义量化器(不是标准的8位)。我已经浏览了tensorflow\tensorflow\contrib\quantize\python中的代码，可以看到节点是如何添加的，但是我想修改tf.fake_quantize_with_min_max_vars我似乎找不到真正做32位累加和下采样到8位的代码。有人能告诉我这段代码所在的位置吗？
浏览 16提问于2019-06-06得票数 1
W_regularizer=W_regularizer, dim_ordering=dim_ordering)(x)
如何在tensorflow
浏览 5提问于2016-07-31得票数 8
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有没有一种简单的方法可以从tensorflow-probability中的联合分布中“观察”证据和样本？有一些与Edward相关的文档，但对于简单的情况，我无法理解，例如： import tensorflow_probability.python.distributions as tfd
import tensorflow目标是将证据设置为X或Y，并从后验采样，以便估计概率。 (显然，可以通过先无条件采样，然后丢弃与证据不一致的样本来使用拒绝采样，但这种方法的效率相当低。)
浏览 22提问于2019-06-03得票数 2
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