tf.placeholder 第3页

用softmax对MNIST数据集进行分类

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportnumpyasnpmnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True)x=tf.placeholder

布衣书生-Python·2020-08-22 00:05

动态与静态Shape

理解Shape动态与静态Shapepython里np.array的shape(2,)与(2,1)的区别动态与静态Shape//Anhighlightedblocka=tf.placeholder(tf.float32

yuanyuan6780·2020-08-21 23:36

TensorFlow报错：tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

文章目录1、报错背景2、tf.placeholder()介绍3、tf.compat.v1.placeholder（）介绍4、报错原因5、解决方法1、报错背景对于这个报错，首先可以确定的一点，是由于把之前

努力改掉拖延症的小白·2020-08-21 18:16

每天学一点tensorflow——tf.reshape（tensor，shape）

原因是tensorflow在建立占位符x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])之后，为什么进过reshape之后，能够显示图像，猜想reshape函数肯定是对每一行进行

小葱抹抹酱·2020-08-20 06:24

【tensorFlow】tf.reshape()报错信息 - TypeError: Expected binary or unicode string, got -1

在使用tensorflow训练CNN时，通常会通过将输入设置成一个placeholder，如下所示：image_dims=[224,224,3]inputs=tf.placeholder(tf.float32

一的千分之一·2020-08-20 05:55

【Tensorflow 学习笔记】placeholder

tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)TensorFlow中的占位符，用于传入外部数据。参数：dtype:数据类型。shape:数据的维度。

疯狂的小猪oO·2020-08-19 04:22

Colab初体验 | 用tensorflow简单实现 cifar-10 数据集构建CNN

第二步：创建一个新的笔记本第三步：挂载Googledrive第四步：上传你的代码文件（xx.py）第五步：下载数据集第六步：执行代码遇到的问题：RuntimeError:tf.placeholder()

Liaojiajia2019·2020-08-19 02:01

tensorflow根据通道数据构造成批次数据用以训练

=np.array([[1,4,7,1,4,7,1,4,7]])g=np.array([[2,5,8,2,5,8,2,5,8]])b=np.array([[3,6,9,3,6,9,3,6,9]])x=tf.placeholder

白话先生·2020-08-18 15:17

如何计算tensorflow计算model的大小size（2）

importosimporttensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimfromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflowCURRENT_DIR=os.getcwd()train_dir=CURRENT_DIR+'/logs/'lr=0.01a=tf.placeholder

白话先生·2020-08-18 08:47

如何计算tensorflow计算model的大小size（1）

importosimporttensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimCURRENT_DIR=os.getcwd()train_dir=CURRENT_DIR+'/logs/'a=tf.placeholder

白话先生·2020-08-18 08:47

关于tensorflow.placeholder()理解

对于这样一条语句x=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”

weixin_30451709·2020-08-18 04:21

tensorflow学习

也可以单个更改，例如将input1=tf.placeholder(tf.float32)替换为input1=tf.compat.v1.placeholder(tf.floa

小鱼干喝可乐·2020-08-18 01:12

Tensorflow数据集框架中make_initializable_iterator()迭代器使用的补充

具体代码如下：input_files=tf.placeholder(tf.string)dataset=tf.data.TFRecordDataset(input_files)#由于tfrecords读取出来的是二进制数据

opencv_fjc·2020-08-18 00:32

tf.placeholder()

tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值这样程序在运行时候就不要生成大量的常量来提供输入数据，避免来庞大的计算图

糖糖糖-豆·2020-08-17 23:13

MNIST数据集两层神经网络分类

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data>>>mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)//导入数据集到对象mnist>>>x=tf.placeholder

偷影子的人儿·2020-08-17 17:55

理解Tensorflow的shape

x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[1,2,3])以上面这段代码为例为例。

Meiko丶·2020-08-17 15:45

动手创建一个简单的神经网络(MNIST)

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)importtensorflowastfx=tf.placeholder

辣大辣条·2020-08-17 13:09

tensorflow获取tensor的shape

参考[1]，可以直接用tensor.shape.as_list()获得tensor的形状，例如：importtensorflowastfph=tf.placeholder("float32",[None

HackerTom·2020-08-17 11:32

LeNet5

-importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttime#声明输入图片数据，类别x=tf.placeholder

神坑教无心·2020-08-17 06:16

TensorFlow用MNIST训练的模型来识别手写数字

/MNIST_data/',one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#训练数据x=tf.placeholder("float"

xazzh·2020-08-16 22:47

tf

ifnotmodel_path:model_path,_=os.path.split(os.path.realpath(__file__))withtf.variable_scope('pnet'):data=tf.placeholder

Chromer163·2020-08-16 21:06

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

tensorflow入门——基于mnist数据集

fromministimportimput_dataimporttensorflowastfmnist=imput_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)x=tf.placeholder

zcancandice·2020-08-16 09:09

tensorflow mnist训练集简单训练代码

minist.pyimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)importtensorflowastfx=tf.placeholder

lisangsam·2020-08-16 08:24

tensorflow- MNIST机器学习入门

x=tf.placeholder("float",[None,784])W=tf.Variable(tf.zeros([7

SummmerSnow·2020-08-16 08:18

TensorFlow代码实现（一）[MNIST手写数字识别]

最简单的神经网络结构：数据源准备：数据在之前的文章中分析过了在这里我们就构造一层神经网络：前提准备：参数：trainimages：因为图片是28*28的个数，换算成一维数组就是784，因此我们定义x=tf.placeholder

R3·2020-08-16 08:59

MNISTs手写数字识别源代码

self.learning_rate=0.001#记录已经训练的次数self.global_step=tf.Variable(0,trainable=False)#输入张量28*28=784个像素的图片一维向量self.x=tf.placeholder

笙不凡·2020-08-16 07:22

笔记 - tensorflow：sess.run机制

importtensorflowastfdefread_data():print("readdata...")returntf.constant(value=[1.0,2.0,3.0],dtype=tf.float32)X=read_data()X_train=tf.placeholder

chen_holy·2020-08-16 06:11

一些关于Tensorflow的基础概念

什么是张量张量就是客观实体的数字表示形式在tensorflow中，张量是某种相同数据类型的多维数组数据类型（整型，浮点型，字符串等）数组形状（数组的大小等属性）tenserflow中特殊的张量tf.constant()常量tf.placeholder

那我就换个名字吧·2020-08-15 09:43

TensorFlow MNIST CNN LeNet5模型

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#训练数据x=tf.placeholder

我的微信公众号·2020-08-14 16:09

用tensorflow解决：输入一串数字，对应一串输出求解方程的问题

importtensorflowastf首先引入tf库learnRateT=0.001设定学习率为0.001xData=[1,3,5,7,9]yTrainData=[2,10,26,50,82]x=tf.placeholder

iteration0102·2020-08-14 11:08

[tensorflow] feed_dict 传入序列

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

matdodo·2020-08-14 08:12

tensorflow 保存/加载模型

Tensorflowversion0.11:Savethemodel:importtensorflowastf#Preparetofeedinput,i.e.feed_dictandplaceholdersw1=tf.placeholder

rogeroyer·2020-08-14 03:41

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=tf.placeholder

剑峰随心·2020-08-13 17:17

利用tensorflow实现神经网络卷积层、池化层、全连接层

importtensorflowastfimportnumpyasnp第二步：准备数据（随机生成一维数据）data_size=25x_data=np.random.normal(size=data_size)x_input_1d=tf.placeholder

Peter清风·2020-08-13 17:42

Tensorflow set_shape()和reshape()的区别

这两个主要是适用场合的区别，前者用于更新图中某个tensor的shape，而后者则往往用于动态地创建一个新的tensorset_shape的典型用法如下：importtensorflowastfx1=tf.placeholder

LoveWeeknd·2020-08-12 11:46

TensorFlow实战-自定义损失函数完整案例

x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')#一个输出节点。y_=tf.placehold

工厂测试开发-SZ·2020-08-11 04:10

Tensorflow 中的embedding_lookup详解

/usr/bin/env/python#coding=utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpinput_ids=tf.placeholder(dtype=tf.int32

发奋的蜗牛·2020-08-05 20:47

tensorflow笔记 embedding_lookup

实现很简单：inputs=tf.placeholder(tf.int32,name='inputs')withtf.variable_scop

thormas1996·2020-08-05 20:03

tensorflow学习笔记--embedding_lookup()用法

/usr/bin/env/python#coding=utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpinput_ids=tf.placeholder(dtyp

STHSF·2020-08-05 17:06

tensorflow保存和读取模型(通过图.meta)

保存模型保存模型很简单两行代码就可以解决问题x=tf.placeholder(tf.float32,[None,28,28,1],name='x')y=tf.placeholder(tf.int64,[

Ruci-wei·2020-08-05 01:53

tf.saved_model 模块的简单使用

模型保存importtensorflowastffromtensorflowimportsaved_modelassm#首先定义一个极其简单的计算图X=tf.placeholder(tf.float32

自由之翼_01·2020-07-30 19:31

YOLOv3学习记录一

（https://www.jianshu.com/p/635d95b34e14）2、tf.placeholder函数说明（https://blog.csdn.net/kdongyi/article/details

木木wac·2020-07-29 20:48

tensorflow placeholder的使用

importtensorflowastfinput1=tf.placeholder(tf.float32)#设置placeholderinput2=tf.placeholder(tf.float32)output

Do_More·2020-07-29 06:49

神经网络解决二分类问题

tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))x=tf.placeholder

神坑教无心·2020-07-28 06:54

tensorflow如何保存pb文件和读取pb文件

本文代码的运行软件为pycharm保存pb文件下面的代码展示了最简单的tensorflow四则运算计算图importtensorflowastfx=tf.placeholder(tf.float32,name

不讲道理的魏同学·2020-07-15 20:09

ValueError: Shape must be rank 0 but is rank 1 for ‘Adam/update_weight/ApplyAdam‘ (op: ‘ApplyAdam‘)

原代码：self.lr=tf.placeholder(shape=[1],dtype=tf.float32,name="learning_rate")。。。。。。

gyl2016·2020-07-15 18:33

tensorflow入门学习(2)——tensorflow数据读取&多线程

withtf.Session():input=tf.placeholder(tf.float32)classifier=...printclas

口袋的天空Zard·2020-07-14 19:27

Tensorflow自定义损失函数

importtensorflowastffromnumpy.randomimportRandomStatebatch_size=8#两个输入结点x=tf.placeholder(tf.float32,shape

MrLeaper·2020-07-14 15:32

单层NN中使用adam算法

x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b=tf.Variable(tf.zeros([10]))

律动的时间线·2020-07-14 04:49

推荐频道

tf.placeholder