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： 之前运行的时候是没有报错的， 后来我打算添加层，试一下网络拟合能力有没有提升， 于是在上面的代码下面简单粗暴地加了一行： 之后进行模型装配，指定损失函数为分类交叉熵 传入数据进行训练的时候就遇到报错： 报错如下 ...
2020-06-05 09:53 0 1454 推荐指数：
初学tensorflow的东西时总是会遇到些奇奇怪怪的错误= =。 错误1：ValueError: Error when checking target: expected dense_3 to have shape (None, 10) but got array with shape ...
数据转换警告：当需要一维数组时，传递了列向量y。请将Y的形状更改为（n_samples，），例如使用ravel（）。 y = column_or_1d(y, warn=True) ...
https://blog.csdn.net/yinxingtianxia/article/details/78121941 输入： 输出： ...
这是关于标签数量的问题，搜索"100," ，其中与读标签框有关，或者与标签匹配有关的，全部改到大于“图片中最多有的标签数量”即可。 ...
目录 list、array、tensor之间的转换 如何获取shape 示例 list、array、tensor之间的转换 list转array：np.array(list) numpy数组转tensor：t = tf.convert_to_tensor ...
这里x_,y_是两个数字，当我运行时 with tf.Session() as sess: #定义session对象生成器 for step in range(201) : ...
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 ...
