预训练权重 tensor flow版 最好有代码

在射频电路设计中，滤波匹配网络是使频率和阻抗符合发射端或接受端，但是匹配网络选择却又很多种，如何选择？为什么要这样选择成了刚刚开始设计的我最大的疑惑？？

从源代码编译时遇到一种错误是@io_bazel_rules_go的错误，似乎是不能下载，而且也在根目录下的workspace.bzl文件中找不到类似文件，然后第二种是报错zlib和一些thirdpar

任务是拟合二输入线性函数y=x1+2*x2，先用TensorFlow读取csv文件，然后训练神经网络，代码如下： import numpy as np from keras.models imp

ValueError: ('Could not interpret activation function identifier:', [<tf.Tensor 'DMN/Question/emb

写了一个DQN算法，训练玩MountainCar-v0，很快就可以了。 但玩Breakout-ram-v0，训练了一个小时还是玩不好。请问一个Atari的游戏需要训练多久才可以玩的很好？谢谢

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

使用到了tensorflow中的DataFormatVecPermute()算子，他有四个形参，请问这四个形参该怎么设置？ 以下是我写的代码： import tensorflow as tf t

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

有大佬能够帮忙代写cnn和lstm的代码吗！

import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,o

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

有人知道stargan-v2换数据怎么换吗？会的来报价

  代码截图：    

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

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

linux环境下，python3.6、cuda8.0、cudnn6.0.21、TensorFlow1.2； 运行pretrain时，报错了 File "Encoder.py", line 7

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

在强化学习训练中出现错误，请问如何解决？ e:\DQN_3D\Env3D.py:38: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ra

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。

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

用python实现基于神经网络的人脸识别，基于神经网络的人脸识别(Tensorflow,opencv,dlib,cnn,) 运行以下代码时提示错误 output = cnnLayer()#abc

请问有没有针对图像去噪的RDN代码，现有的都是针对超分的，想看一下针对去噪的，不知道怎么改

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？

class Generator(Model): def __init__(self): super(Generator, self).__init__()

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

自己拍了苹果和梨子各100张图片，将70张作为训练集，30张作为验证集。 代码如下，代码调用了VGG16作为base，不管是用base还是只有全连接层，accuracy一直都是50%，是模型出现问题

我想用openmv实现自己训练好的模型，不知道怎么弄，求助

本人下载了YOLOv3的一个MobileNetv2-spp的cfg文件，发现存在deconvolutional反卷积网络。 在使用cfg进行训练时反卷积网络无法识别，进行修改时发现反卷积后缺少上采样