tf.reshape恢复不了之前的形状 / 张生荣

解决TensorFlow模型恢复报错的问题

错误信息 Attempting to use uninitialized value input_producer/input_producer/limit_epochs/epochs 今天在模型恢复 ...

有一段时间没用tensorflow了,现在跑实验还是存在一些坑了,主要是关于张量计算的问题.tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容,可能出现各种奇奇怪怪的问题. 1 tf.conca ...

初学tensorflow,如果写的不对的,请更正,谢谢! tf.reshape(tensor, shape, name=None) 函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式. 其中shap ...

因为最近打算转战Tensorflow,我将自己的脑部肿瘤分割课题从caffe转移到tensorflow上去然后我将数据存到Tf.record里面去,出现来不收敛,以及精度上不去的等现象. 最终原因是 ...

我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量. import tensorflow as tf x = tf.reshape(tf.range(1000), [10, 10, 10]) ses ...

前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPe ...

目录 tf.keras.layers模块中的函数汇总tf.keras模型层layers 卷积网络相关层总结 tf.keras.layers模块中的函数 from __future__ import ...

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow] tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(val ...

参考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算具体代码如 ...

先给出一个样例看看 import tensorflow as tf raw = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) ''' 拆成 [1, ...

读取tfrecord数据从TFRecords文件中读取数据, 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列.之后调用tf.TFRecordReader的tf ...

numpy.reshape(重塑) 给数组一个新的形状而不改变其数据 numpy.reshape(a, newshape, order='C')参数: a:array_like 要重新形成的数组. n ...

TensorFlow中tf.batch_matmul()用法如果有两个三阶张量,size分别为 a.shape = [100, 3, 4] b.shape = [100, 4, 5] c = tf. ...

目录 keras中的Reshape keras自带 tensorflow中的reshape函数 keras.layers.Reshape方法 keras中的Reshape keras自带 from k ...

摘要:本文介绍了tensorflow的常用函数. 1.tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不 ...

目录 LSTM简介 1.RNN的梯度消失问题 2.LSTM的结构 tensorflow中LSTM的相关函数 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn ...

目录人脸识别算法简介人脸检测简述数据集介绍算法介绍测试网络结果预览人脸识别算法简介我们的算法可以分成两个部分,识别人脸位置和确定人脸分类.这两个部分可以看成:1.检测出人脸之间相 ...

一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.exam ...

作为python和机器学习的初学者,目睹了AI玩游戏的各种风骚操作,心里也是跃跃欲试. 然后发现微信跳一跳很符合需求,因为它不需要处理连续画面(截屏太慢了)和复杂的操作,很适合拿来练手.于是-这个东西 ...

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_fi ...