- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在尝试使用 4D-numpy 数组数据在 TensorFlow 中实现多层感知器我在 MatMul 函数上遇到了这个问题。我希望有人能在这里帮助我,非常感谢。
ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 4 for 'MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [1500,2,10000,5], [1500,1500].
我的代码是:
# Network Parameters
n_hidden_1 = 1500 # 1st layer number of neurons
n_hidden_2 = 1500 # 2nd layer number of neurons
n_input = 1500
n_classes = 1500
# tf Graph input
X = tf.placeholder("float", [1500,2,10000,5])
Y = tf.placeholder("float", [1500,1])
# Store layers weight & bias
weights = {
'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_classes]))
}
biases = {
'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}
# Create model
def multilayer_perceptron(x):
layer_1 = tf.add(tf.matmul(x, weights['h1']), biases['b1'])
layer_2 = tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['h2']), biases['b2'])
out_layer = tf.matmul(layer_2, weights['out']) + biases['out']
return out_layer
# Construct model
logits = multilayer_perceptron(X)
第二个错误是:
ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 1500 and 1 for 'cost/SoftmaxCrossEntropyWithLogits' (op: 'SoftmaxCrossEntropyWithLogits') with input shapes: [1500,1500], [1500,1].
代码是:
p_keep_input = tf.placeholder("float", name="p_keep_input")
p_keep_hidden = tf.placeholder("float", name="p_keep_hidden")
py_x = model(X, w_h, w_h2, w_o, p_keep_input, p_keep_hidden)
with tf.name_scope("cost"):
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=py_x, labels=Y))
train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001, 0.9).minimize(cost)
最佳答案
对于密集层,您通常首先将输入数据 reshape 为每个样本一行,因此 [nSamples, nFeatures]
矩阵(具有 2 个维度,而不是 4 个),因为您不会正在使用该结构。只有这样才能使 MatMul 正确发生(它现在是两个 2D 矩阵的乘法)。
我猜这里 nSamples = n_inputs = 1500
,和 nFeatures = 2*10000*5
。在这种情况下,请注意 h1
的形状必须是 [nFeatures, n_hidden_1]
。
n_features = 2*10000*5
weights = {
'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_features, n_hidden_1])),
'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_classes]))
}
...
def multilayer_perceptron(x):
x_reshaped = tf.reshape(x, [None, n_features])
layer_1 = tf.add(tf.matmul(x_reshaped, weights['h1']), biases['b1'])
顺便说一句,为了更容易调试,你应该使用不同的 n_inputs、n_hidden、n_classes(你可能别无选择 n_classes 但你可以改变其他的),这样你会更容易理解整形错误(而在这里当你看到 1500 的形状时,你不会立即知道它来自哪里,所以它更容易混淆,甚至可能出于不好的原因出现在那里,并在以后造成麻烦。
第二个问题的答案(编辑):
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
期望 logits 和标签具有相同的 [n_samples, n_classes] 形状,标签像 logits 一样被单热编码(除了它们通常只包含一个 1 和零)。如果 Y 的形状为 [n_samples, 1],那么我希望它只包含每个样本的类索引。在这种情况下,您应该使用 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
相反,Y 的形状应该仅为 [n_samples]
,而不是 [n_samples, 1]
。
关于python - TensorFlow 中的 MatMul 问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46343659/
我想将模型及其各自训练的权重从 tensorflow.js 转换为标准 tensorflow,但无法弄清楚如何做到这一点,tensorflow.js 的文档对此没有任何说明 我有一个 manifest
我有一个运行良好的 TF 模型,它是用 Python 和 TFlearn 构建的。有没有办法在另一个系统上运行这个模型而不安装 Tensorflow?它已经经过预训练,所以我只需要通过它运行数据。 我
当执行 tensorflow_model_server 二进制文件时,它需要一个模型名称命令行参数,model_name。 如何在训练期间指定模型名称,以便在运行 tensorflow_model_s
我一直在 R 中使用标准包进行生存分析。我知道如何在 TensorFlow 中处理分类问题,例如逻辑回归,但我很难将其映射到生存分析问题。在某种程度上,您有两个输出向量而不是一个输出向量(time_t
Torch7 has a library for generating Gaussian Kernels在一个固定的支持。 Tensorflow 中有什么可比的吗?我看到 these distribu
在Keras中我们可以简单的添加回调,如下所示: self.model.fit(X_train,y_train,callbacks=[Custom_callback]) 回调在doc中定义,但我找不到
我正在寻找一种在 tensorflow 中有条件打印节点的方法,使用下面的示例代码行,其中每 10 个循环计数,它应该在控制台中打印一些东西。但这对我不起作用。谁能建议? 谢谢,哈米德雷萨, epsi
我想使用 tensorflow object detection API 创建我自己的 .tfrecord 文件,并将它们用于训练。该记录将是原始数据集的子集,因此模型将仅检测特定类别。我不明白也无法
我在 TensorFlow 中训练了一个聊天机器人,想保存模型以便使用 TensorFlow.js 将其部署到 Web。我有以下内容 checkpoint = "./chatbot_weights.c
我最近开始学习 Tensorflow,特别是我想使用卷积神经网络进行图像分类。我一直在看官方仓库中的android demo,特别是这个例子:https://github.com/tensorflow
我目前正在研究单图像超分辨率,并且我设法卡住了现有的检查点文件并将其转换为 tensorflow lite。但是,使用 .tflite 文件执行推理时,对一张图像进行上采样所需的时间至少是使用 .ck
我注意到 tensorflow 的 api 中已经有批量标准化函数。我不明白的一件事是如何更改训练和测试之间的程序? 批量归一化在测试和训练期间的作用不同。具体来说,在训练期间使用固定的均值和方差。
我创建了一个模型,该模型将 Mobilenet V2 应用于 Google colab 中的卷积基础层。然后我使用这个命令转换它: path_to_h5 = working_dir + '/Tenso
代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
好了,所以我准备在Tensorflow中运行 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 函数。 据我了解,“logit”应该是概率的张量,每个对应于某个像素的
tensorflow 服务构建依赖于大型 tensorflow ;但我已经成功构建了 tensorflow。所以我想用它。我做这些事情:我更改了 tensorflow 服务 WORKSPACE(org
Tensoflow 嵌入层 ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding ) 易于使用, 并且有大量的文
我正在尝试使用非常大的数据集(比我的内存大得多)训练 Tensorflow 模型。 为了充分利用所有可用的训练数据,我正在考虑将它们分成几个小的“分片”,并一次在一个分片上进行训练。 经过一番研究,我
根据 Sutton 的书 - Reinforcement Learning: An Introduction,网络权重的更新方程为: 其中 et 是资格轨迹。 这类似于带有额外 et 的梯度下降更新。
如何根据条件选择执行图表的一部分? 我的网络有一部分只有在 feed_dict 中提供占位符值时才会执行.如果未提供该值,则采用备用路径。我该如何使用 tensorflow 来实现它? 以下是我的代码
我是一名优秀的程序员,十分优秀!