原因：多线程情况下，model执行预测时的session graph环境和加载时的不一致。 解决办法： 加载模型前，先执行 加载模型后获取session graph，并保存： ...
2020-11-02 20:29 0 830 推荐指数：
错误描述： TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Can not convert a float into a Tensor. 改错： 查看是否重用了y，x和keep_prob。。。有重用的地方，改另外的变量 ...
本人在写Django RESful API时，碰到一个难题，老出现，整合Keras,报如下错误；很纠结，探索找资料近一个星期，皇天不负有心人，解决了 个人理解：在初始化Django时，把keras中 model先初始化，免得后面不断调用，产生莫名其妙的问题 ...
一、feed_dict 说明 参数 feed_dict:允许调用者覆盖图中张量的值，运行时赋值。使用占位符的方式，占位 符是一个可以在之后赋给它数据的变量。它是用来接收外部输入的。占位符可以是一维或者 多维，用来存储 n 维数组。feed_dict 必须与 tf.placeholder 搭配使用 ...
如上贴出了：错误信息和错误代码。 这个问题困扰了自己两天，报错大概是说输入的数据和接受的格式不一样，不能作为tensor。 后来问了大神，原因出在tf.reshape(),因为网络训练时用placeholder定义了输入格式，所以输入不能用tensor，而tf.reshape()返回 ...
。 2 。feed_dict feed_dict就是用来赋值的，格式为字典型。比如，对上一章节中的a进行 ...
假如说，你再处理文本的时候，写tfrecord的时候用的变长的类型， example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'feats': _int64_feature(query_feats) })) 那么读 ...
个人理解：就是TF的一种输入语法。 跟C语言的scanf（），C++的 cin>> 意思差不多，只是长相奇怪了点而已。 做完下面几个例子，基本也就适应了。 首先占位符申请空间；使用的时候，通过占位符“喂（feed）”给程序。然后程序就可以run了。。。 理解的不一定对，也不够 ...
是因为你在其他地方进行DOM操作时 改元素并不存在 所以报错 我这个就是忘记加了个判断调节 解决： ...
