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**重要**：请添加您要开发的语言标签。 TENSORFLOW支持多种语言。 TensorFlow是一个用于机器学习和机器智能的开源库。 它由Google开发，并于2015年11月开源。
73,887个问题
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Opencv提要在使用后一直加载，jupyternotebook内核死了。我猜测opencv有问题，但我不知道如何解决
Python 意外退出。 内核似乎已经死了。 它会自动重启。 （设备：MacBook Air M1）我正在收集用于训练动作检测程序的关键点（ https://youtu.be/doDUihpj6ro ）： 帽 = cv2.VideoCapture(0) 将 mp_holistic.Holis
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计算混淆矩阵时，输入变量的样本数不一致时出现错误
我再次收到此错误：ValueError：在计算混淆矩阵时发现样本数量不一致的输入变量：[16979, 271664]。 在我之前的帖子中，我在创建 CNN 模型时询问，并解决了我的问题，使用相同的代码为具有相同数据集的预训练模型计算混淆矩阵，并再次出现此错误。 我不知道我为什么要拥有它，如果有人可以
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Kerasmodel.fit()IndexError：列表索引超出范围
我需要一些帮助，我不断遇到这种奇怪的情况，即我的 Keras 模型超出范围print(np.array(train_x).shape)print(np.array(train_y).shape) 返回： 然后：normalizer = Normalization(input_shape=[42,],
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双DQN代理无法完成训练之外的环境
我已经制作了我的第一个自定义 OpenAi 环境，并且必须构建一个双 DQN 代理来了解它。 目前，该代理可以顺利通过训练并完成剧集，请参见下面的训练输出： 当我需要使用以下代码使用保存的权重测试代理时，就会出现问题： 被认为完成的环境需要完成20个可以通过2个离散动作完成的阵容。 目前，在测试时，
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C++tensorflow实现，未找到C++头文件
我是机器学习的新手。 在 python 中使用 keras 库，我能够制作一个 cnn 模型。 我已经在我的系统中导出了那个模型。 现在我正在尝试将该模型导入 C++。 为此，我尝试构建 tensorflow（按照https://www.tensorflow.org/install/source#m
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Keras错误：尺寸必须相等，但对于输入形状为[8,10]、[8,2]的“loss/output_1_loss/SquaredDifference”，尺寸为10和2
我正在研究一个简单的 mlp 模型。 模型拟合的输入形状在这里。 这是我正在处理的 mlp。 最后一层使用线性激活，因为我想做回归而不是分类。 当我尝试拟合模型时出现此错误： 我尝试将loss = keras.losses.MeanSquaredError()更改为loss = [keras.los
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TensorFlow输入形状与输出形状不匹配的MLP
我正在尝试使用 Pycharm 中的 TensorFlow 和 Jupyter Notebook 训练基于 Iris 数据集的多层感知器。 每次我运行我的代码时，它都会在 model.fit() 函数上失败并给出以下错误。 我试过为超参数使用不同的值，但显然我没有得到一些东西。 任何人都可以提供的任
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在带有ReactNative的TensorFlow.js中：错误：未知层：导入模型时的KerasLayer
我在 React Native 和原始网页中也有同样的错误。 这是python中的模型定义： # For preprocessing bert_preprocess_model = hub.KerasLayer('https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_unca
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当两个人发送请求时，flaskserver收到两个关于OpenCV的错误
当两个人在我制作的烧瓶服务器上发送请求时，它是面罩检测，我在两个请求的函数 cvtColor 中都收到 opencv 错误。 当只有一个人发送请求时，一切正常。 Web服务器的目的是用于POST请求，以图片为参数，并返回面部坐标和有面具的百分比和没有面具的百分比的响应。 代码： 错误信息：
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在awssagemaker上部署tensorflow微调bert
我有一个微调的 tensorflow bert 模型，其中我将权重保存为 .h5 文件。 我想在 sagemaker 上部署这个模型，但是我找不到对 tensorflow bert 的支持，而且我只遇到了 pytorch 支持。 我还遇到过 aws 文档，其中解释了如何部署预训练的 tensorfl
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GPU训练时Tensorflow2.5退出代码-1073740791
在 GPU 上训练 Tensorflow 模型时，调用： 立即以代码-1073740791 (0xC0000409)退出： 在 CPU 上做同样的事情没有任何问题。 系统信息： Python版本：3.8 CUDA 版本：11.2 cuDNN 版本：8.1 Tensorflow 版本：
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带有RTX3090的MaskRCNN非常慢（GPU尖峰）
我有以下问题： 我正在 RTX3090 上训练 TensorFlow 2.6 Matterport MaskRCNN-Port。 我已经安装了 CUDA 11.4 和 CUDNN。 GPU 显示在 Tensorboard 中。 当我训练时，GPU 在 0% GPU-util 上空闲，一段时间后突然
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tf_agents不能正确学习一个简单的环境
我成功地遵循了这个官方的 tensorflow 教程来训练代理来解决“CartPole-v0”健身房环境。 我只是与教程不同，因为我没有使用reverb ，因为它在 Windows 上不受支持。 我尝试修改示例以训练代理解决我自己的（极其简单的）环境，但在 10,000 次迭代后未能收敛到解决方案，
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tf.keras.modelcall()方法，是否可以将方法call()与标签一起使用？
我一直有这个问题困扰我一段时间：是否可以将tf.keras.model的方法call()与标签tf.keras.model使用？ 从我所看到的情况来看，这是不合理的，但让我感到奇怪的是，您可以使用这种方法训练模型，但不能像.fit()方法那样传递标签。 另外，当我在 tensorflow 文档中阅读
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TensorFlow-从对象到字符串/整数
假设在使用pd.read_csv(file_path)读取特定 df 时，使用对象 dtype 列而不是 string/int32 dtype 列读取文件。 在尝试将 Pandas df 转换为 tensorflow df 时，这代表了一个问题： 出现下一个错误： ValueError：无法将
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无法将列表转换为张量：ValueError：无法将NumPy数组转换为张量（不支持的对象类型列表）
我真的需要你的帮助，我一直在想办法解决这个问题，但仍然没有出路。我可以读取数据集（就像图片一样，使用熊猫），但不能让它变成张量，尝试了很多将列表设为张量、数组、矩阵的不同方法..，但都没有奏效.. 您知道如何更改我的 csv 读数以使数据适合 tensodflow 吗？ 这是 csv 文件： CS
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DeepLearning4J：权重数组的错误形状
我有一个用 Python 中的 Tensorflow 构建和训练的模型，我需要在 Java 和 Eclipse 中使用它。 它的配置如下所示： 为了更好的可读性， model.summary()的输出是： 我用model.save('my_model.h5')保存了训练model.save('my_
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联合平均和TensorFlow
我是联邦学习的新手，刚开始了解 TensorFlow Federated TFF 框架。 我心中有一些问题，如果有人能澄清它们，我将不胜感激： 联合平均算法是 TFF 中唯一支持的聚合算法吗？ 以及它与联邦随机梯度下降有何不同？ 剂量联合平均要求每个客户都接受神经网络训练？ 或者可以使用任何机器