feed_dict

使用TensorFlow Dataset读取数据

以往通常所用的方法无外乎以下几种：1.建立placeholder，然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用。
咫尺是梦·2023-10-29 16:10

TensorFlow入门(十五、数据读取机制(2))

使用Dataset创建和读取数据集,作为TensorFlow模型创建输入管道的新方式,使用性能比使用feed_dict或队列式管道的性能高很多,使用也更加简洁容易。
艺术就是CtrlC·2023-10-11 04:21

tensorflow中使用feed喂数据时踩的坑

tensorflow中使用feed_dict喂数据时，传入的名字跟placeholder名字要不一样，不然会出错。
kevien2007·2023-10-07 08:03

tensorflow TypeError:int() argument must be a string,a bytes-like object or a number,not ‘list‘

一、错误地方展示错误如下图所示二、解决问题通过大量的尝试，最终定位到feed_dict={image_holder:img_batch,label_holder:lbl_batch,keep_prob:
夏雪之晶莹·2023-09-07 04:37

1第一个代码

feed_dict：喂数据tf.placeholder：喂参数给损失函数importnumpyasnpimporttensorflowastfcoefficients=np.array([[1.],[-
Rooooooooong·2023-07-29 08:04

TensorFlow基础

输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU激活函数softmax激活函数sigmoid激活函数不适用隐藏层交叉熵损失函数
朱小泡·2023-04-21 07:41

tensorflow初探八之加载数据-Tensorflow技术解析与实战学习

填充数据（feeding）：使用sess.run()中的feed_dict参数，将Python产生的数据填充给后端。Python产
欠我的都给我吐出来·2023-04-01 10:52

tensorflow获取训练过程中变量的值

训练时，想要获取过程中的值，网络上能查到以下几种方式：#第一种sess.run(train,feed_dict=feed_dict)print(loss.eval(feed_dict,sess))还有一种
刘大力_·2023-03-30 01:54

对联

perplexity代码feed_dict={X:X_batch,Y:Y_batch,X_len:X_len_batch,Y_len:Y_len_batch}_,ls_=sess.run([optimizer
lucia320·2023-03-22 08:28

Tensorflow "setting an array element with a sequence"

在tensorflow的feed_dict过程中报错：ValueError:settinganarrayelementwithasequence.目前遇上这个错误，都是源于feed_dict中value
Nevrast·2023-02-18 18:46

tensorflow (graph session)

变量必须要初始化之后才可以使用tf.Session.run(fetches,feed_dict=None,opti
546aa0b8c2ea·2023-02-07 10:58

InternalError: Dst tensor is not initialized. 的一种解决方法

出现这种错误的一种情形如下图所示：InternalError出问题的语句就一句：acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels
narutomst·2023-01-13 15:19

深度学习-----从零开始实现识别手写字体任务（六）计算测试集的准确率和Tensorflow的执行阶段

defcompute_accuracy(v_xs,v_ys):globalprediction#y_pre将v_xs输入模型后得到的预测值(10000,10)y_pre=sess.run(prediction,feed_dict
正正没洗头·2023-01-11 02:54

tensorflow1与tensorflow2的区别

简单的说就是tensorflow1要有定义图，数据提前要有占位placeholder，feed_dict喂入数据等等，而tensorflow2都不用有这些了，像平时的python程序一样写函数，写完调用
一位不愿暴露自己的郑某人·2023-01-07 11:25

tensorflow获取中间变量参数值

=sess.run([tf.get_collection('name'),...],feed_dict={...})2、获取参数值weight=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name
emergency_rose·2022-12-07 02:08

TensorFlow报错run() got multiple values for argument 'feed_dict'

这个报错是因为sess.run（a，b，c）里要运行的多个变量没有用中括号括起来举个错误的例子：下面报错是因为sess.run里的c和d没有用中括号importtensorflowastfa=tf.placeholder(tf.float32,[1])b=tf.placeholder(tf.float32,[1])c=tf.multiply(a,b)d=tf.add(a,b)withtf.Sess
Mr.Jcak·2022-12-01 00:50

【冰糖Python】TensorFlow 占位符 placeholder

TF的Feeding机制允许在计算图中进行运算时向张量注入数据，即通过feed_dict参数在session.run()、Tensor.eval()或Operation.run()中提供数据。
冰糖炖冰糖·2022-11-25 09:22

报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.

UnknownError:Failedtogetconvolutionalgorithm.运行sess.run()错误行标定这一行：sess.run(optimizer,feed_dict={x:batch_x
燕芝沛然·2022-11-22 13:18

tensorflow读取mysql_TensorFlow读取数据的三种方法

Dataset：同时支持内存和硬盘读取数据placehold-feed_dict先用placehold占位数据，在Graph中读取数据，数据直接内嵌到Graph中，然后当Graph传入Session是，用feed_dict
weixin_39982236·2022-11-19 09:24

PlaceHolder

tf.float32)#使用session.run运行的时候再赋值output=tf.mul(input1,input2)withtf.Session()assess:print(sess.run(output,feed_dict
猴子喜·2022-02-10 12:58

Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

过程1、构建图阶段2、执行图阶段（会话）二、TensorFlow实例（执行加法）1、构造静态图1-1、创建数据（张量）1-2、创建操作（节点）2、会话（执行）API：普通执行fetches（多参数执行）feed_dict
·2021-10-16 23:52

Dataset API是个好东西

最近主要接触了前者，速度比feed_dict快很多噢。看了官方一篇提升dataset性能的文档，收获颇丰。
飞奔的卤蛋·2021-06-08 16:37

tensorflow.summary.merge_all() return None

FetchargumentNonehasinvalidtype出错的地方为：_,step,summary=sess.run([output,increament_step,merge_summary],feed_dict
oword·2021-05-14 20:22

Tensorflow 解惑[二]：feed_dict不一定与placeholder捆绑

Tensorflow的设计理念称之为计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库（如Numpy等）不同，graph为静态的，类似于docker中的镜像。然后，在实际的运行时，启动一个session，程序才会真正的运行。这样做的好处就是：避免反复地切换底层程序实际运行的上下文，tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道，很多
phusFuNs·2021-04-27 23:48

tf第六讲：global_step理解与指数衰减学习率

global_step  当我们构建深度学习模型时，经常使用如下代码：foriinepochs:forbatch_traininnext_batch(x_data,y_data):sess.run(train_op,feed_dict
weixin_43178406·2021-03-10 16:34

TensorFlow的tfrecord形式输入 及 mat文件转化为tfrecord文件

在我平时的实验中，使用自己的图片数据集输入的方式是队列输入方式，如果数据量不大的话也会使用feed_dict方式。所以这里的又一个问题是如何将mat文件转化为tfrecord文件。下面贴
weixin_43565762·2020-09-17 05:02

记一次失败的tensorflow之旅（将feed_dict改为queue异步）

起因：众所周知，tensorflow有个慢的原因就是：Feed_dictdoesasingle-threadedmemcpyofcontentsfromPythonruntimeintoTensorFlowruntime.IfdataisneededonGPU,thenyou'llhaveanadditionalCPU->GPUtransfer.I'musedtoseeingupto10ximpr
beixiahuaideren·2020-09-16 08:48

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Can not convert a method into a Tensor.

tf.placeholder(tf.types.float32)output=tf.mul(input1,input2)withtf.Session()assess:print(sess.run([output],feed_dict
zhongxinleishi·2020-09-15 18:22

ValueError: Cannot feed value of shape (100, 100) for Tensor u'Reshape_1:0', which has shape '(10000

/dn236/PycharmProjects/drum_transcription_2/data_test_whole_file.py",line331,inprintsess.run(result,feed_dict
隐夜拙·2020-09-15 00:11

深度学习提取特征向量

在测试开始之前加入：y=network.outputs在epoch时加入：img_code=sess.run(y,feed_dict={x:X_test_a,y_:y_test_a
图图爱吃鱼·2020-09-10 14:17

python中的知识点总结（2）：占位符

必须使用feed_dict可选参数将其值提供给Session.run（），Tensor.eval（）或Operat
夜溪兮·2020-08-26 15:48

tensorflow TypeError: run() got multiple values for argument 'feed_dict'

tensorflow在session调用run()时，报上述错误。importtensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()importnumpyasnpa=np.array([[1.0,2.0,3.0,4.0],[5.0,6.0,7.0,8.0],[9.0,10.0,11.0,12.0],[1.0,1.0,1.0,1.0]])w=np.ones([3.0,3
匠人_C·2020-08-25 17:32

tensorflow1.0 official basement

tf.placeholder(tf.float32)linear_model=W*x+bprint(linear_model,{x:[1,2,3,4]})2.tf.placeholder:占位符~，一般要用与feed_dict
weixin_30633405·2020-08-25 02:12

利用Tensorflow的队列多线程读取数据

利用Tensorflow的队列多线程读取数据在tensorflow中，有三种方式输入数据利用feed_dict送入numpy数组利用队列从文件中直接读取数据预加载数据其中第一种方式很常用，在tensorflow
心态已炸_沉迷学习·2020-08-24 05:08

The value of a feed cannot be a tf.Tensor object.

使用tf.data.Dataset时出现报错“Thevalueofafeedcannotbeatf.Tensorobject.”session.run(train_op,feed_dict={model.image
Mr.Jcak·2020-08-24 03:16

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("input_x:0", shape=(?, 2), dtype=float32)

Tensorflow报错Cannotinterpretfeed_dictkeyasTensor:TensorTensor("input_x:0",shape=(?,2),dtype=float32)isnotanelementofthisgraph.当在代码中加入tf.reset_default_graph会出现上述错误，去掉这一行后，正常相关问题可以查看下面的文章http://blog.csdn
yyqq188·2020-08-20 20:12

tensorflow学习之二：通过feed_dict 的方式输入数据并注意一点地方

sess.run(L2,feed_dict={x:x_data})既然用了feed_dict的模式在每次run的时候不要忘记加上feed_dict而且不要把这一句再到每多少次打印的if块内，因为不会起作用
yyqq188·2020-08-20 20:12

关于tensorflow.placeholder()理解

tf.placeholder("float",shape=(1,2))我的理解是在内存中开辟了一块内存，大小为1x2的float数组；然后再程序的运行过程中，可不断用以下语句来“喂”它，达到随时改变数据集的目的feed_dict
weixin_30451709·2020-08-18 04:21

输出tensor的内容

对于sess=tf.InteractiveSession()train_step.run(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:0.5})print(y_conv.eval
ok_again·2020-08-17 15:29

cifar10图像分类总结

可视化之tensorboard五、代码解释作为第一个认真跑过的tensorflow程序，需要总结一下github代码链接一、cifar10数据处理方面tensorflow有两种数据输入方法，第一种是使用feed_dict
田田天天甜甜·2020-08-17 10:31

tensorflow基础语法入门

文章目录语法入门1，常量定义2，定义运算结构（实际并不运算）3，定义会话Seesion，并执行4，定义变量5，占位变量机制6，矩阵乘7，全局初始化8，feed_dict字典输入补充语法入门1，常量定义a
@ZeKing·2020-08-16 14:31

tensorflow学习三，我的笔记，placeholder和feed_dict

tf.placeholder有点像是函数，定义完后，再通过feed_dict喂入数据，不需要初始化。其中，shape和name属于可选参数，可以不定义。
ngsford·2020-08-16 13:39

利用Tensorflow的队列多线程读取数据

利用Tensorflow的队列多线程读取数据在tensorflow中，有三种方式输入数据1.利用feed_dict送入numpy数组2.利用队列从文件中直接读取数据3.预加载数据其中第一种方式很常用，在
李善宰·2020-08-16 10:26

tensorflow学习笔记——使用Dataset处理数据

以往我们在构建模型并进行训练时，一般都是先建立placeholder，然后使用Seeion中的feed_dict机制将数据feed给模型进行训练或者预测。
Greeksilverfir·2020-08-16 09:32

tensorflow 16：数据读取（以cifar10_input.py为例）

目前我用过的主要是第一种，就是提供feed_dict来向计算图喂
yuanlulu·2020-08-16 05:43

PG-GAN 分类: ValueError: could not broadcast input array from shape (16,4,4,3) into shape (16)

mostrecentcalllast):File"main.py",line69,inpggan.train()File"D:\我的文档\**.py",line199,intrainsess.run(opti_D,feed_dict
李滚滚·2020-08-16 03:40

[tensorflow] feed_dict 传入序列

当前，tensorflow（1.0）还不是很人性化。在session中传入序列参数到图模型中并不是很方便。所以，现在只能将序列中每一个元素对应的tensor和实际值对应写入dict进行传送。比如，定义图时，把将填入的tensor，先用placeholder占位：withgraph.as_default():nn_weights=[tf.placeholder(tf.float32,shape=(l
matdodo·2020-08-14 08:12

placeholder传入值

placeholder译为占位符通常为函数的输入值作占位符‘feed_dict就是取代需要输入的值，将feed_dict的值placeholder的值相当于一个输入值importtensorflowastfinput1
剑峰随心·2020-08-13 17:17

dropout解决overfitting（过拟合）问题

#使用dropout解决overfitting（过拟合）问题#如果有dropout,在feed_dict的参数中一定要加入dropout的值importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessi
JeremyLin❤·2020-08-04 07:01

tensorflow sess.run() 随感

一、features_,labels_,indexs_=sess.run([features,labels,indexs])是否需要进行传参feed_dict，需要看features,labels,indexs
learner_ctr·2020-08-01 11:02
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