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) : sess.run(train,feed_dict = {x: x_data,y: y_data}) 遇到了 Traceback (most recent call last): File "/home/wbt1995/PycharmProjects/tensorflow_demo/tensor_pingmian.py&quo…

提供的训练数据和定义的模型之间的维度不对应. 在MNIST手写数字识别时,在 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/") 中,没有加关键字参数one_hot=True 应该为: mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)…

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 Internal Server Error: /pic/analysis/ Traceback (most recent call last): File "D:\AI\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1064, in _run a…

错误一:二分类,标签y ValueError: Cannot feed value of shape (128,1) for Tensor u'input_y_2:0', which has shape '(?, 2)' 我的输入y_train维度为(128,1),即是一个向量,batch_size为128. 在tensorflow中你在做数据喂养的时候你输入的是一个一维数组如:[0,1,0],他的shape 为(3,) 在tensorflow中一维数组是不能与同样的一维数组进行运算的,必须通过…

#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # graph_tool -- a general graph manipulation python module # # Copyright (C) 2006-2016 Tiago de Paula Peixoto <tiago@skewed.de> # # This program is free software: you can redistribute it and/or modify…

When I use Keras to predict behind a web service, it occurred an error. and the error message is like flowing: self._make_predict_function()   File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/engine/training.py", line 679, in _make_predict_fun…

首先代码如下: def word_vis(self,file,txtname):#生成的模型存放的地址:word_vismodel'+file为新建的文件夹名 txtname是通过word2vec生成 的词向量txt文档地址 from tqdm import tqdm import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector import os i…

(1)NumPy - 切片和索引 l  ndarray对象中的元素遵循基于零的索引. 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引. l  基本切片 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展.切片只是返回一个观图. l  如果一个ndarray是非元组序列,数据类型为整数或布尔值的ndarray,或者至少一个元素为序列对象的元组,我们就能够用它来索引ndarray.高级索引始终返回数据的副本. 有两种类型的高级索引:整数和布尔值. 整数索引实例 import numpy as n…

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,…

Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr,…