feed_dict

tf.expand_dims

tf.expand_dims(l,axis=0)l_expand_1=tf.expand_dims(l,axis=1)withtf.Session()assess:le_0=sess.run(l_expand_0,feed_dict
技术备忘录·2019-05-31 19:22

tensorflow应用系列1：tensorflow的基本用法

主要内容TensorFlow运行原理定义常量定义运算执行运算定义变量及初始化变量的简单操作输出变量的具体值---eval()函数placeholder占位符通过feed_dict来改变算子中的变量TensorFlow
美丽东·2019-05-13 17:06

解决ValueError: Cannot feed value of shape (1,) for Tensor 'Placeholder_1:0', which has shape '(?, 1)'

我的问题出现在如下代码段：feed_dict={model.user_input:user_input[i],model.item_input_pos:item_input_pos[i],model.item_input_neg
qq_36033919·2019-04-02 10:20

TensorFlow-深度学习-02-Feed与Fetch

Feed：feed_dict={x:[[1,2],[3,4]],y:[[5],[6]]}上面的feed_dict的作用是什么？在机器学习中，经常听别人说到要把数据给喂进去。
风极_陨·2019-03-17 13:07

TensorFlow-深度学习-02-Feed与Fetch

Feed：feed_dict={x:[[1,2],[3,4]],y:[[5],[6]]}上面的feed_dict的作用是什么？在机器学习中，经常听别人说到要把数据给喂进去。
风极_陨·2019-03-17 13:07

TensorFlow实战 阅读笔记

中计算必须通过该函数转换成张量tf.constant()tensorflow中创建常量的函数，但是tf.constant(1.0,shape=[2,3],name='a')tf.placeholder()不指定初始值，运行时通过feed_dict
SakuraShowing·2019-03-06 22:49

tensorflow —— tf.Session()

sess.run()feed_dict给使用place
rainbow_lucky0106·2018-12-28 21:48

[tf] TFRecord + Dataset 进行数据的写入和读取

使用TFRocord存储数据的好处：为了更加方便的建图，原来使用placeholder的话，还要每次feed_dict一下，使用TFRecord+Dataset的时候直接就把数据读入操作当成一个图中的节点
VanJordan·2018-12-22 00:07

[tf]完成一个简单的模型

当Session.run时，将通过feed_dict的字典提供一个mini-batch的样本数据集，从而自动推导出tf.placeholder的大小x=tf.placeholder(tf.float32
VanJordan·2018-12-13 19:41

tensorflow——tf.placeholder用法

必须使用feed_dict可选参数将其值提供给Session.run()、Tensor.eval()
千千Sama·2018-12-10 19:27

tensorflow保存模型和恢复模型

tf.placeholder("float",name="w1")w2=tf.placeholder("float",name="w2")b1=tf.Variable(2.0,name="bias")feed_dict
upDiff·2018-11-14 08:38

tensorflow常见错误记录

tensorflowTypeError:run()gotmultiplevaluesforargument'feed_dict'原因分析：造成此错误的原因为：run()函数接收的fetches参数为一个列表
听城·2018-10-23 19:38

【Tensorflow学习】tf.data.Dataset使用

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/DatasetTensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：建立placeholder，然后使用feed_dict
飞翔的大马哈鱼·2018-09-30 16:21

【学习笔记】合成特征与离群值

Dataset库我还有问题没有解决清楚，因此先用feed_dict方法。首先问题1是需要我们合成特征:创建一个名为rooms_per_person的特征。
Canon__·2018-09-17 14:52

tensorboard summary存储数据

tf.summary.scalar(name,tensor)汇总记录节点summary_op=tf.summary.merge_all()运行汇总节点summary_str=sess.run(summary,feed_dict
墨氲·2018-09-10 00:54

tensorflow placeholder函数赋值

.reshape(1,100)x=tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[1,None])withtf.Session()assess:out=sess.run(x,feed_dict
LoveWeeknd·2018-08-09 16:35

accuracy.eval

accuracy.eval()函数的作用:f.Tensor.eval(feed_dict=None,session=None)：作用：在一个Seesion里面“评估”tensor的值（其实就是计算），首先执行之前的所有必要的操作来产生这个计算这个
shishi_m037192554·2018-07-23 13:41

TensorFlow踩坑记（陆续上演……）已更新3记

Thevalueofafeedcannotbeatf.Tensorobject.AcceptablefeedvaluesincludePythonscalars,strings,lists,numpyndarrays,orTensorHandles.Forreference,错误原因：TensorFlow中，在开始训练时，feed_dict
空字符·2018-07-20 13:52

TensorFlow 常见错误与解决方法——长期不定时更新

Cannotconvertabuiltin_function_or_methodintoaTensor.错误代码如下：_,summary,train_cost=sess.run([optimizer,merged,loss],feed_dict
seniusen·2018-07-15 14:52

Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

在会话中，占位符可以使用feed_dict馈送数据。feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。
海天一树X·2018-07-09 09:31

Tensorflow: 数据读取(feed_dict, TFRecord)

Tensorflow有三种读取数据的方式：定义placeholder占位符，通过feed_dict输入数据，从而实现数据的读取。
qq_22532597·2018-07-04 09:41

tensorflow中文社区学习笔记——2.5

2.5tensorflow运作方式入门的笔记输入与占位符：定义传入图表的参数shape，后续训练过程中使用feed_dict参数，将数据传入session.run()函数tf.placeholder(tf.int32
不会编程的程序猿甲·2018-07-02 16:31

tensorflow学习笔记——传入值之placeholder，feed_dict用法

描述tensorflow中需要传入值时，要同时用到placeholder、feed_dict。
Manduner_TJU·2018-06-13 14:03

tf.placeholder函数

tf.placeholder(tf.types.float32)output=tf.mul(input1,input2)withtf.Session()assess:printsess.run([output],feed_dict
cong427·2018-05-08 17:53

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
duanyajun987·2018-05-04 11:55

Tensorflow:sess.run():参数 feed_dict等作用

feed_dict参数的作用是替换图中的某个tensor的值。
乌恩大侠·2018-04-20 13:56

TFRecord格式存储数据与队列读取

如x1=tf.constant([0,1])x2=tf.constant([1,0])y=tf.add(x1,x2).2.填充数据：使用sess.run()的feed_dict参数，将Python产生的数据填充到后端
dbsdzxq·2018-04-09 20:41

TensorFlow入门(4)——Placeholder

当运行会话时，通过feed_dict参数以字典的形式对placeholder进行赋值，相当于运行tf时可以进行参数传递。'''
jscsyqy·2018-04-09 14:04

tf.data API 使用方法介绍

tf.data简介以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法，一种是使用feed_dict另外一种是使用TensorFlow中的Queues。
咫尺是梦·2018-03-22 21:28

TensorFlow的学习之路--搭建简单的线性回归模型

在学习之前，需要明白几个函数的具体意义：tf.placeholder:不提供初始值，通过Session.run的函数feed_dict参数指定，可作为一个占位符，如：x=tf.placeholder(shape
justin_kang·2018-03-09 10:55

TensorFlow踩坑记：Can not convert a ndarray into a Tensor or Operation.

“`pythontest_fc1,test_fc2,Ys=sess.run([test_fc1,test_fc2,fc3],feed_dict={x1:xs1,x2:xs2,test_x1:test_img_raw
1024Michael·2018-01-08 21:05

tensorflow之tf.placeholder 与 tf.Variable区别对比

名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值；placeholder:也是用于存储数据，但是主要用于feed_dict的配合，接收输入数据用于训练模型等。
IT界的小小小学生·2018-01-06 18:00

ValueError: Cannot feed value of shape (64, 10) for Tensor u'Placeholder_1:0', whichhas shape '(10,

报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File“…/”,line69,insess.run(optimizer,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys
Jaichg·2017-12-23 15:57

ValueError: Cannot feed value of shape (1,) for Tensor u'Placeholder:0', which has shape '(1, 1)'

这里x_,y_是两个数字，当我运行时sess.run(train_op,feed_dict={x_data:np.array([x_]),y_data:np.array([y_])})遇到了Traceback
蜜丝特潮·2017-12-18 19:23

ValueError: Cannot feed value of shape (1,) for Tensor u'Placeholder:0', which has shape '(1, 1)'

这里x_,y_是两个数字，当我运行时sess.run(train_op,feed_dict={x_data:np.array([x_]),y_data:np.array([y_])})遇到了Traceback
蜜丝特潮·2017-12-18 19:20

python中如何对Tensor变量赋值，输出，以placeholder为例

赋值必须用feed_dict例如：importnumpyasnpimporttensorflowastfz1=tf.placeholder(tf.float32,[3,2])z2=tf.placeholder
甄同学·2017-12-17 20:23

windows下tensorflow两种加载模型的测试数据方法

globalsessglobalcharcnndefget_logits_with_value_by_input(start,end):x=test_x[start:end]globalsessglobalcharcnnlogits=sess.run(charcnn.predictions,feed_dict
accumulate_zhang·2017-12-16 10:21

理解tensorflow中的 placeholder

定义如下tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)简单理解下就是占位符的意思，先放在这里，然后在需要的时候给网络传输数据直接传递给run()回报错哦，必须通过feed_dict
瓜而不皮·2017-12-06 16:10

tensorflow 中 eval()和run()的区别?

tensorflow官方教程中有这么两行代码train_accuracy=accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0})print
瓜而不皮·2017-12-06 14:36

简单的Tensorflow(3)：使用feed_dict字典填充

tensorflow还提供字典填充函数，使输入和输出更为简单：feed_dict={}。
观月执白·2017-11-29 09:57

DNN在TensorFlow框架的实现

这个位置的数据在程序运行时再指定，这样在程序中就不需要生成大量常量来提供输入数据placeholder定义时这个位置上的数据类型是需要指定的例子：x=tf.placeholder(tf.float32,shape(3,2))feed_dict
oetuw·2017-10-19 11:52

tensorflow编程: Inputs and Readers

Placeholderstf.placeholder插入一个坐等被feed_dict的tensor占位符。
JNingWei·2017-10-01 21:14

【Tensorflow】tf.placeholde函数解释与用法

（相当于首先定义一个容器，包含容量、size等信息，真正调用的时候再往容器里面注入东西）注意：不必指定初始值，可以在运行时，通过Session.run函数的参数”feed_dict={x:val
qq_18254385·2017-09-23 21:31

深入MNIST

wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html最后一段代码中train_accuracy=accuracy.eval(feed_dict
PhDing_H·2017-09-07 10:43

TensorFlow的Session工作原理

Session是Graph和执行者之间的媒介，Session.run()实际上将graph、fetches、feed_dict序列化到字节数组中，并调用tf_session.TF_Run（参见/usr/
天才XLM·2017-09-07 10:41

TensorFlow的Session工作原理

Session是Graph和执行者之间的媒介，Session.run()实际上将graph、fetches、feed_dict序列化到字节数组中，并调用tf_session.TF_Run（参见/usr/
天才XLM·2017-09-07 10:41

Tensorflow 学习笔记——占位符和feed_dict（二）

在会话中，占位符可以使用feed_dict馈送数据。feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。
木水_·2017-09-02 20:46

tensorflow 学习随记

tensorflow中placeholder占位符在feed_dict填入时不接受Tensorobjec，可以传入scalars,strings,lists,numpyndarrays,orTensorHandles
hk_mjb·2017-08-16 13:05

TensorFlow学习--tf.session.run()

函数参数run(fetches,feed_dict=None,options=None,run_metadata=None)tf.Session.run()执行fetches中的操作，计算fetches
huahuazhu·2017-07-27 11:27

tensorflow 学习笔记3 placeholder与激活函数

placeholder使用的时候和前面的variable不同的是在session运行阶段，需要给placeholder提供数据，利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”。
Revendell·2017-07-26 10:45
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