在Jupyter notebook訓練一個多分類模型時遇到報錯 問題： 喂入的是fashion mnist數據集，訓練和測試的圖片都經過了歸一化，標簽也都轉為獨熱編碼 模型建立的代碼如下： 之前運行的時候是沒有報錯的， 后來我打算添加層，試一下網絡擬合能力有沒有提升， 於是在上面的代碼下面簡單粗暴地加了一行： 之后進行模型裝配，指定損失函數為分類交叉熵 傳入數據進行訓練的時候就遇到報錯： 報錯如下 ...
2020-06-05 09:53 0 1454 推薦指數：
初學tensorflow的東西時總是會遇到些奇奇怪怪的錯誤= =。 錯誤1：ValueError: Error when checking target: expected dense_3 to have shape (None, 10) but got array with shape ...
數據轉換警告：當需要一維數組時，傳遞了列向量y。請將Y的形狀更改為（n_samples，），例如使用ravel（）。 y = column_or_1d(y, warn=True) ...
https://blog.csdn.net/yinxingtianxia/article/details/78121941 輸入： 輸出： ...
這是關於標簽數量的問題，搜索"100," ，其中與讀標簽框有關，或者與標簽匹配有關的，全部改到大於“圖片中最多有的標簽數量”即可。 ...
目錄 list、array、tensor之間的轉換 如何獲取shape 示例 list、array、tensor之間的轉換 list轉array：np.array(list) numpy數組轉tensor：t = tf.convert_to_tensor ...
這里x_,y_是兩個數字，當我運行時 with tf.Session() as sess: #定義session對象生成器 for step in range(201) : ...
https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88880350 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/79051042 獲取tensor shape共有三中方式：x.shape ...
