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为什么tensorflow API中DataFormatVecPermute算子的说明中:shape为(4,2)的张量,给的示例为 怎么是2行4列,难道不应该是4行2列吗? 还有就是能讲解一下

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import input_data import model # 变量声明 N_CLASSES = 4  # 四种花类型 IMG_W = 64  # resize图像,太大的话训练时间久 IMG_H

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求教各位大佬,就是在训练模型时喂给模型有(x,y),在预测时候只喂x_test ,我用tf官网给出的一份代码试了试,有问题 def train_step(inp, tar): tar_in

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我感觉是这段代码有问题,因为在注释掉print下面的代码后,print可以正确读出xml文件名,但是下面的函数读xml文件时,就会报错: 尝试过论坛里很多方法,但是都没用,使用读xml的函数

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https://deephub.blog.csdn.net/article/details/109412617?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-

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Failed to convert object of type <class 'keras.layers.core.Flatten'> to Tensor. Contents: <

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在寻构建备选词库的前提下,生成一般文本质量会更高吗?请给出结论并做些解释,谢谢。

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想请教下像YOLO和SSD这种one-stage算法,对于目标的分类任务是怎么实现的? 我在网上看到的算法介绍里都是直接给出类别预测概率,但不太清楚每个类别的概率是怎么计算出来的……是把卷积层提取到

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在进行训练时导入数据后,每个grid初始数据是随机生成的吗?

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场景是这样的:通过硬件可以坚持到电池充电过程中的功率值,每分钟读取一次,因此可以获得电池从开始充电,到结束充电过程中的功率变换曲线。 问题是如何通过tensorflow的模型训练,来判定某个曲线的结

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我想用openmv实现自己训练好的模型,不知道怎么弄,求助

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mnist = tf.keras.datasets.mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 定义oneho

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编写Bert预测脚本报错ValueError: model_fn should return an EstimatorSpec.这种情况怎么解决

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这是yolov4  keras版本的代码,在将网络改为四种尺度后,args【0】 的形状变为【???24】,正常的话应该为【???18】,从但是不知道这个参数是什么意思?求大佬指教   源代码

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ValueError: Python inputs incompatible with input_signature: inputs: ( Tensor("ExpandDims_2:0", shap

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ValueError: Python inputs incompatible with input_signature: inputs: ( Tensor("ExpandDims_2:0", shap

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回归算法都是根据现有的n个特征,预测一个值(y值)。有没有回归算法,能根据n个特征,预测出一个m行2列的矩阵?

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``` Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\envs\mxnet\Scripts\jupyter-lab-script.py

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当前面临一个场景,每一个时间步内接受了若干个输入(数量不定),我想将这些输入的对应embedding值求和用作当前时刻的输入。 我做的是,将输入数据表示成为这样的格式:[batch\_siz

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有一个数据对[a,b],a是一个长度为3的一维数组,b是一个长度为6的一维数组。b随着a的变化而变化。现采集几百组[a,b]数据对用于学习,请大家推荐一个模型,能够实现当输入没有采集过的a时,生成相应

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我在训练对话系统 突然蹦出这个错误DataLossError (see above for traceback): Checksum does not match: stored 237626333

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I wanna install a framework in Ubuntu according to the introduction: https://thedebugger811.github.i

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需要用连续几张图片或者一张图片作为输入,预测下一张图片。输入输出都是图片。没找到过类似的代码,求助一下大家

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CNN分类模型,数据量大概40w左右,目前模型收敛性较好,无过拟合现象,有没有高人指点一下怎么优化模型。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/2020

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在新环境中安装的包,无法使用,必须在base环境中再装一次。

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今天尝试跑FCN(tensorflow+windows)训练自己的数据,由于原图比较大,我先进行了分割(但每张大小不同,我是按整数分割的),结果测试的时候,无论我输入什么尺寸的图像,输出的都是224x

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在ResNet的残差结构中,会涉及到特征的相加操作,即H(x) = F(x) + x,该操作对F(x)和x的维度(H×W×C)有什么要求?

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为啥文件夹明明有 他还要去下载 Downloading data from https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/do

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我的dlib也正确安装,但是dlib_image_window()报错 出现unresloved reference dlib_image_window()