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如何在Tensorflow中調試運行時錯誤？我是tensorflow的新手，希望有任何幫助。我正在執行一個代碼，並執行sess.run（）行後，它會引發錯誤。我使用Tensorflow 1.0和python 3.5.2 下面是錯誤的片段： INFO:tensorflow:starting run_training INFO:tensorflow:running training step...

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Tensorflow堆矢量退出循環以產生矩陣

我有一個for循環，創建矢量相等的長度（TF張量），說 a1 = [0, 2, 4 ... ] a2 = [1, 4, 6 ... ] ... ，我想這些載體連接成一個矩陣，沿第0軸 matrix = [[0,2,4...] , [1,4,6...] ... ] 我能爲循環做 matrix = tf.concat(0, [matrix, a]) 內。然而，第一次迭代不起作用，因爲矩

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numpy的點積（3D倍2D）

目前我使用 Na = (3, 2, 4) Nb = Na[1:] A = np.arange(np.prod(Na)).reshape(Na) b = np.arange(np.prod(Nb)).reshape(Nb) 我想要計算： r = np.empty((A.shape[0], A.shape[2]) for i in range(A.shape[2]): r[:,

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Tensorflow - 用張量作爲指標

我想用落後的累積和功能： def _backwards_cumsum(x, length, batch_size): upper_triangular_ones = np.float32(np.triu(np.ones((length, length)))) repeated_tri = np.float32(np.kron(np.eye(batch_size), upper_triangu

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如何將張量對象保存到一個numpy數組？

我已經在自定義圖像數據上實現了autoencoder以進行手語識別。現在我想將輸出圖層的張量對象保存爲一個numpy數組。我嘗試了Session.run（張量）和tensor.eval（）。這是我的代碼。 #define model x= tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,6])

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Tensorflow keras模型無法預測

我有與keras模型張量流問題。我的目的是預測USD/TRY價格在接下來的5天，如果它提出了「will_raise_5_s」必須是1，如果它不會提高「will_raise_5_s」值爲0 所以，我有14維陣列和0或1作爲預測值。所以我爲此創建了一個模型，但是這個模型並沒有學習。損失和val_acc從不改變。我看到了這一點，把每個時期 loss: 7.5000 - acc: 0.5347 -

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給定一個張量[5,4,3,4]，如何生成一個常數張量，其中每行有n個和m個零點，n = 5,4,3,4，m = 0,1,2,1 。

給定張量答：[5,4,3,4]，我想創建一個張量B： [[1,1,1,1,1], [1,1,1,1,0], [1,1,1,0,0], [1,1,1,1,0]] B的每一行具有n那些，其中n = 5,4,3,4，根據A的剩餘位置充滿了零。我可以在tensorflow中實現這個，以及如何？

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張量（多維數組）是樹狀超前數據的有效存儲類型嗎？

我正在研究一種遊戲算法並思考如何改進它。有一棵超前樹。這是一種非常常見的情況，就像卡片或其他類似的遊戲一樣。遊戲策略被實現爲張量（多維數組）。維數=前視深度。並且每個維度大小都是該樹的深度級別中可用的最大可能操作數。同一級別的一個節點只能有2個動作可用，另外10個可用。但是如果我們使用張量，我們需要有尺寸爲10的維度。我們還需要爲所有節點存儲其他結構的動作計數。這個張量有許多操作，比如元素乘法，加

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n維張量中的最大張量（不是元素）

我發現即使通過求和張量並使用gather或gather_nd，也無法獲得n維數組中的最大張量。最大張量我是指總和最高的權重集合。我有一個形狀的張量（-1,4,30,256），其中256是權重。我需要爲每個（-1,0,30），（-1,1,30），（-1,2,30）和（-1，3，30）獲得最大權重集合，，所以在第二維的每張張量下。這將理想地導致（-1,4,256）張量。 reduce_max和

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Tensorflow-Java圖像比較

我是新來tensorflow，所以基本的疑惑負荷:-) 我有兩個相同的圖像（狗），我編輯的一個（即我切一小片的狗，請現在我已經爲這兩個圖像創建了張量，當我打印張量時它具有相同的值，它不應該是兩個不同的值嗎？我將如何分辨這兩幅圖像之間的差異？我想測量這兩幅圖像之間的變化和變化。 Tensor:- [172, 293, 3, 1] Code:- final Output input =