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tEnsorFlow shApE

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arb...

1.出现的问题: tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable 运行sess.run()前要记得初始化所有的变量: init_op = tf.initialize_local_variables() sess.run(init_op) 2.类...

Input to reshape is a tensor with 3600 values 说的是你计算的张量最多3600个值 but the requested shape has 10800 但是你问题的要求是10800个值 这个问题一般出现在cpu读取的时候数据多大,你应该是没有GPU 造成的。 解决方式有2个: 1:减...

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os model_dir = 'your model directory' checkpoint_path = os.path.join(model_dir, "model.ckpt") reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_m...

你调用reshape函数时,要求人家转成[128,128,3], 即输入张量得有128x128x3=49152个值,而你实际传进去的image只有16384个值,无法把它转成[128,128,3]的形状。所以报错了。

tensorflow训练模型通常使用Python api编写,这些模型保存后可以在Java中调用。 python中训练完成,模型保存使用如下api保存: 1234 # 保存二进制模型output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, o...

因为tensorflow是基于图来计算的。也就是说,你写的每一行程序,就是一个op,整个程序在run之前都只是在定义你要执行的什么操作,placeholder其实就是把你要输入的数据提前写在那里了,相当于普通函数的参数,而这个普通函数是tensorflow应用,这...

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arb...

训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorflow去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。 1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 sess...

如何使用tensorflow内置的参数导出和导入方法:基本用法 如果你还在纠结如何保存tensorflow训练好的模型参数,用这个方法就对了 The Saver class adds ops to save and restore variables to and from checkpoints. It also provides convenienc...

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