tensorflow错误：Shape (10, ?) must have rank at least 3
错误的代码 错误原因： 该错误的意思是传入的数据集X的维度只有二维，而tf.nn.dynamic_rnn()要求传入的数据集的维度是三维（batch_size, sque ...
原文：Shape must be rank 2 but is rank 1 for 'MatMul'
我在做多元线性回归的时候，在预测数据时遇到的： 这是由于我录入的数据如： , 他的shape是 , ,而我在参数 也就是y w x w x b 中的w 用的是placeholder生成， shape是 ， 的 所以无法进行矩阵乘法 解决办法是： 在录入数据的时候通过data numpy.array , ，这个需要引入numpy包, 然后在通过data.reshape , 来改变他的形状，这时候就可 ...
2018-06-22 22:48 0 846 推荐指数：
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ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'bn_conv1/cond/Reshape_4' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,64,1,1], [].
运行demo报错 ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'bn_conv1/cond/Reshape_4' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,64,1,1], []. 经过查阅，发现 ...
tensorflow enqueue_many传入多个值的列表传入异常问题————Shape () must have rank at least 1
tf 的队列操作enqueue_many传入的值是列表,但是放入[]列表抛异常 这是由于对于tf来说接收的一切值都是tensor张量,但是这里要想让enqueue_many知道传 ...
$rank(A^TA)=rank(AA^T)=rank(A)=rank(A^T)$
假设$A$是$m*n$矩阵，可通过证明$Ax=0$和$A^TAx=0$这两个n元方程有相同解来证明$rank(A^TA)=rank(A)$。 (1) $Ax=0 \rightarrow A^TAx=0$，即方程$Ax=0$的解也是$A^TAx=0$的解； (2) $A^TAx ...
mysql中 Rank、DENSE_RANK()的区别
相同点：RANK()和DENSE_RANK()的是排名函数 不同点：RANK()是跳跃排序,即如果有两条记录重复,接下来是第三级别 如：1 2 2 4,会跳过3 DENSE_RANK()是连续排序,即如果有两条记录重复，接下来是第二级别 如：1 2 2 3 ...
Hive函数：rank()、dense_rank()
数据准备： rank ---rank()over(order by 列名排序)的结果是不连续的，如果有4个人，其中有3个是并列第1名，那么最后的排序结果结果如：1 1 1 4 ---rank() over (partition by 分组字段 order ...
Learning to Rank简介
Learning to Rank是采用机器学习算法，通过训练模型来解决排序问题，在Information Retrieval，Natural Language Processing，Data Mining等领域有着很多应用。 1. 排序问题 如图 Fig.1 所示，在信息检索中，给定一个 ...
Learning to rank 介绍
PS:文章主要转载自CSDN大神hguisu的文章"机器学习排序": http://blog.csdn.net/hguisu/article/details ...