tensor

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    在numpy的,V.shape列表給出了五的維整數的元組 在tensorflow V.get_shape().as_list()給出了V的尺寸的整數列表 在pytorch中,V.size()給出了一個大小對象,但是如何將它轉換爲整數?

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    我正在使用TensorFlow處理與CNN相關的項目。 我輸入使用圖像(20個這樣的圖像) for filename in glob.glob('input_data/*.jpg'): input_images.append(cv2.imread(filename,0)) image_size_input = len(input_images[0]) 這些圖像是尺寸(250250),因爲

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    讓我們一起走,目前,我想索引一個張量,並將非零項更改爲-1,將零項更改爲1.但我不知道如何在TensorFlow中執行此操作。 這裏是我的代碼: y_[y_ != 0].assign(-1) y_[y_ == 0].assign(1) 原因是TensorFlow似乎不支持布爾索引。我該如何解決它? 順便說一句,它似乎boolean_mask不適合我,因爲我不想返回一片y_,我只是想要y_改變

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    所有tensorflow教程都做得非常好,但是他們都使用預先處理的可下載數據集,這些數據集可以直接使用。他們在MNIST上的教程就是一個很好的例子。 對於一個學校項目,其他4個人和我被分配到以PNG圖像的形式對所提供的數據進行CNN培訓。這只是一個包含150張圖片的目錄。標籤包含在圖像文件名稱中。 代碼的座標現在我們得到一個錯誤,我將在下面包括。 我們跟着MNIST代碼在這裏找到:https://

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    在pyarrow中,建議如何將pyarrow.Tensor(例如從numpy.ndarray創建)寫入Parquet文件?甚至可以不經過pyarrow.Table和pandas.DataFrame?

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    我仍然玩弄tensorflow並一直試圖使用gather_nd運算,但返回的值是不是在形狀/格式的我要... Input Tensor: - shape: (2, 7, 4) array([[[ 0., 0., 1., 2.], [ 0., 0., 2., 2.], [ 0., 0., 3., 3.], [ 0., 0., 4., 3.], [ 0

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    考慮我我thave以下張量 r = 8 c = 12 n = 2 a = np.arange(0, 96) o = tf.ones([(n*2)+1, (n*2)+1], tf.int32) m = tf.constant(a, tf.int32, [r,c]) [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

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    我已經實現了一個lambda函數來將圖像的大小從28x28x1調整爲224x224x3。我需要從所有頻道中減去VGG的平均值。當我嘗試,我得到一個錯誤 類型錯誤:「張量」對象不支持項目分配 def try_reshape_to_vgg(x): x = K.repeat_elements(x, 3, axis=3) x = K.resize_images(x, 8, 8, dat

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    我使用Tensorflow進行一些非DL計算,並且我遇到了一個我不明白的行爲。我本身測試方陣的乘法:tf.matmul(a,a): 時tf.constant 創建矩陣在矩陣是在每次運行隨機初始化 我的期望是第一種情況應該有一些開銷來傳輸初始數據,100 MB(使用float32的5000x5000矩陣),但是由於每次運行時進行隨機初始化,第二種情況的執行速度應稍慢。 但是,我看到的是,即使在同一會

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    HeJ小鼠, 在我的多類神經網絡用於IRIS的最後一步 數據集,我正在執行以下代碼: steps = 2500 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(steps): sess.run(train,feed_dict={X_data:X_train,y_target:y_train}) #