《tensorflow》专题

嗨，我试图运行线性回归使用TensorFlow，所以我采取了这个代码，希望适合我自己的数据集X_train（43,5）和y_train（43，）。这是我的代码： 我试着按照这个来匹配尺寸 但我一直得到这样的错误：ValueError：维度必须相等，但是对于输入形状为[43,5]，[5,1]的'Mul_18'（op:'Mul'），维度是43和5。将占位符设置为“随机”可以解决此问题，但随后会在任意行

我在tensorflow中实现了一个简单的线性回归。如果我将值的数量保持得非常小（小于8），它就可以正常工作。但是，一旦我做了大量（8个或更多样本），我就会得到NaN的。 这令人困惑，因为这是一个简单的回归，没有除法。成本是均方误差：仅除以固定整数（样本数）。此外，切换到平方和误差也会导致相同的问题。 Tensorflow NaN bug？不会有帮助，因为我的代码中没有分区或登录。 最后，添加会导

我需要计算Pearson和Spearman的相关关系，并将其用作张量流的度量。 对于皮尔逊来说，这是微不足道的： 但对于斯皮尔曼，我是无知的！ 从这个答案中： 但是这个返回。。。 我试过： 但运行此命令时，我出现以下错误： tensorflow.python.framework.errors_impl。InvalidArgumentError：输入必须至少有k列。有1个，需要32个 [{node

我正在尝试在Android上应用一个自定义的对象检测模型。为了应用该模型，我使用/lite/examples/object_detection下的tensorflow存储库示例。为此我也在使用我的个人手机（小米红米Note 8 pro，Android10）进行测试。该示例工作完美，能够识别不同的对象。但是，当我尝试导入自定义模型时，applycation会反复崩溃。为了运行我在build.grad

我正在学习TensorFlow lite，方法是为Android构建一个二进制图像分类应用程序。我按照官方的model maker教程(https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification)训练了我的tflite模型，在那里我得到了保存在google colab目录中的和文件。根据TensorFlow

当运行TFLite解释器将包含浮点的ByteBuffer作为输入时,应用程序抛出一个异常： “数据类型错误：无法解析java.lang.float的数据类型” 模型本身是在Keras上训练的，然后转换成TF，再转换成TFLITE。 我希望有一个范围为[0,1]的浮点值作为输出。解释器抛出异常时没有实际输出。 “数据类型错误：无法解析java.lang.float的数据类型”

2018-05-09 11:51:38.783009:I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057]转换不支持的操作：SquaredDifference 2018-05-09 11:51:38.783211:I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057]转换不支持

（基本）C:\TensorFlow-master>Bazel run--Config=opt\//TensorFlow/contrib/lite/toco:toco--\--input_file=optimized_graph.pb\--output_file=abc.tflite\--input_format=tensorFlow_graphdef\--output_format=tflite\

在运行Android TF Detect演示并使用我重新训练的3类ssd_mobilenet_v1_coco模型时，我的TF Detect演示崩溃，给出一个IndexOutOfBoundException 12-26 17:53:13.931 224 29-25212/org.tensorflow.demo E/AndroidRuntime：致命异常：推断进程：org.tensorflow.dem

我成功地获得了tflite文件。 在android部分，我选择了Java语言来加载tflite文件和预测新图像的情绪。我已经过了Tensorflow-lite网站中给出的“图像分类”的例子，但是我很困惑如何使用它。我不知道如何阅读tflite并用它来预测新图像的输出并在android应用上显示结果。请帮助我一些好的资源和解释

TensorFlow-Lite Android演示与它提供的原始模型mobileNet_quant_v1_224.tflite一起工作。参见：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite 他们还在这里提供了其他预训练的lite模型:https://github.com/tensorflow/

我正在开发一个多类分类问题（4类）的模型使用Keras和Tensorflow后端。的值具有二维格式： -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

在使用进行实验时，我在将转换为时遇到了一个问题。 这是我的设置： 如果有人能解释转换失败的原因，那就太好了。