tf.shape()这个方法就相当于numpy当中shape属性。 下面通过列子来了解: 具体而言,tf.shape是用来获取张量的维度(shape). ...
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2019-05-14 17:12 0 1181 推荐指数:
tf.shape()这个方法就相当于numpy当中shape属性。 下面通过列子来了解: 具体而言,tf.shape是用来获取张量的维度(shape). ...
https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88880350 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/79051042 获取tensor shape共有三中方式:x.shape ...
目录 什么是形状推断 InferenceContext 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是形状推断 前面我们讲到op的时候,提到了操作的注册器OpRegistr ...
在使用tensorflow的object detection时,出现以下报错 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape 可能的解决方法: 减小训练的batch大小 ...
在Jupyter notebook训练一个多分类模型时遇到报错 问题: 喂入的是fashion_mnist数据集,训练和测试的图片都经过了归一化,标签也都转为独热编码 模型建立的代码如下: ...
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 ...
这是tensorflow 一个经常性错误,错误的原因在于:显卡内存不够。 解决方法就是降低显卡的使用内存,途径有以下几种措施: 1 减少Batch 的大小 2 分析错误的位置,在哪一层出现显卡不够,比如在全连接层出现的,则降低全连接层的维度,把2048改成1042啥的 3 增加pool 层 ...
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 ...