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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。

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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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如何将多维数组输入放入张量流中?

按照本教程: 我在 Tensorflow 中有这个功能和标签: 鉴于我有这个错误,我怎么能把这个模型放到 Tensorflow 中呢?
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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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tensorflow中查看神经网络中的各个组件

实际上有没有办法查看神经网络中的各个组件? 假设下面的代码在 tensorflow 中。 如何查看每一层的内容、神经元和权重?
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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

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