tf.newaxis()

最新推荐文章于 2022-04-12 10:48:38 发布

原创

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#tensorflow

tf.newaxis的主要用途是增加一个维度，位置不同，增加的维度是第几维也相对不一样，可以解决用训练好的神经网络模型进行预测时的维度不匹配问题。

img_arr = np.array(img.convert('L'))
print("img_arr:", img_arr.shape)

x_predict = img_arr[tf.newaxis, ..

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TypeError: Only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), tf.newaxis (`None`) and scalar tf.int32/tf

qq_40214464的博客

07-05

4164

一、前言在用faster-rcnn-tf2-main 训练自己的数据集时，在第三行代码处报错。顺带提一下，我找了很久tensorflow2.x实现的faster_rcnn，发现这个写的不错： https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-tf2 二、错误提示： TypeError: Only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), tf.newaxis (`None`) and scalar tf.in

tensorflow加载数据后数据的类型，tf.newaxis的使用

csdnhuizhu的博客

05-26

1073

one # 将程序导入您的程序 from __future__ import absolute_import,division,print_function,unicode_literals import tensorflow as tf #加载并准备MNIST数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() print(x_train[0]) x_train,x_test =

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tf.newaxis

weixin_36670529的博客

04-12

1088

给tensor增加维度 import tensorflow as tf a = tf.range(10,dtype=tf.int32) print(a) b = a[:,tf.newaxis] print(b) a的shape为（10，） b的shape为（10，1）若b = a[tf.newaxis,:]，则b的shape为（1,10）

tf.newaxis和np.newaxis

小花生的博客

11-19

7588

# -*- coding: utf-8 -*- """ tf.newaxis 和 numpy newaxis """ import numpy as np import tensorflow as tf if __name__ == '__main__': feature = np.array([[1,2,3], [2,4

t[..., 1, tf.newaxis]

/dev/null

04-21

680

如果t是二维数组，t[...,1]等价于t[:,1]；如果是三维数值，t[...,1]等价于t[:,:,1]。 tf.newaxis和np.newaxis功能相同，都是增加维度。 t=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]) <tf.Tensor: id=25, shape=(2, 3), dtype=int32, numpy= array([[1, 2, 3]...

tensorflow加载数据类型tf.newaxis的使用

qq_40183315的博客

08-05

7596

tf.newaxis在深度学习，尤其是输入数据的维度与神经网络要求的输入维度不匹配时，有很大的用处，下面代码展示一下tf.newaxis的具体作用： import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10 (x_train, y_train), (x_

Only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), tf.newaxis (`None`) and scalar tf.int32/tf.int64 tensors are valid indices, got array([1, 2, 3, 4, 5])什么意思

最新发布

03-12

好的，用户问了一个关于TensorFlow的错误信息：“Only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), tf.newaxis (`None`) and scalar tf.int32/tf.int64 tensors are valid indices, got array([1, 2, 3, 4, 5])”。...

numpy 中newaxis函数

扬帆起航

07-03

1253

x1[:,np.newaxis]：增维，转置从字面上是插入新的维度的意思 demo1: 针对一维的情况 >>> b = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> b[np.newaxis] array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> c = b[np.newaxis] ＃equals...

tensorflow学习心得：numpy中newaxis的使用

CliuGeek的博客

01-15

1405

小知识点，当作学习笔记记录一下。 newaxis的功能其实很简单，主要就是加入一个新的维度，大家可以参照我下面给出的例子，自行理解！示例： import numpy as np x_data = np.linspace(-1,1,3) y_data = np.linspace(-1,1,3)[:,np.newaxis] z_data = np.lin

在TensorFlow中实现矩阵维度扩展

01-20

一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。用法很简单，在要扩展的维度上加上tf.newaxis就行了。 foo = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) print(foo[tf.newaxis, :, :].eval()) # => [[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]] print(foo[:, tf.newaxis, :].eval()) # => [[[1,2,3]], [[4,5,6]], [[7,8,9]]] print

Tensorflow(3)——tf.range()、tf.newaxis、tf.tile()、tf.concat()

dekiang

05-19

1782

目录0. 概述1. tf.range()2. tf.newaxis3. tf.tile()4. tf.concat() 0. 概述 1. tf.range() 函数定义： tf.range(start, limit=None, delta=1, dtype=None, name="range") 函数作用：该函数相当于Python内置函数range()，用来生成一个1维的序列张量，序列数的范围为 [ start, limit )，增量为delta 。实例： start = 2 limit = 1

基于神经网络给图识物

bigData1994pb的博客

03-28

700

由前面所学的知识我们已经掌握了神经网络的基础知识，但是要想模型可以使用，还需要编写一套程序。实现给图识物。 tensorflow给出了predict函数，它可以根据输入的特征输出预测结果，由predict函数实现前向传播，执行识图的应用只需要三步分别如下所示：复现模型(前向传播) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layer.Dense(128,activation='r

【tensorflow】神经网络：给图识物

点滴博客

08-21

实现前向传播，给物识图仅需三步：复现模型加载参数预测结果 # 复现模型 mode = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(10, activation=...

人工智能实践Tensorflow2.0 第四章--1.增强八股搭建神经网络--北京大学慕课

AI Chen的博客

03-05

593

第四章–增强八股搭建神经网络本讲目标：增强八股搭建神经网络0.回顾八股0.1-回顾六步法1.数据增强，扩充数据集1.1-API: tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator1.2-数据增强可视化2.断点续训，存取模型2.1-读取模型2.2-保存模型3.参数提取3.1-设置输出格式：np.set_pointoptions3.2-提取可训练参数：model.trainable_variables4.acc/loss可视化，查看训练效果4.1-acc曲线与l

Python3 range()函数和numpy库函数：reshape用法

芦金宇的专栏

10-16

4362

range函数 a = range(10) # range(0, 10) 输出：（打印出来的不是一个列表，而是一个生成器）。 a = list(range(10)) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = list(range(4,10)) # [4, 5, 6, 7, 8, 9] a = tuple(range(10))

tensorflow网页版手写数字识别-使用flask进行网络部署

yunfeather的博客

06-27

1872

tensorflow网页版手写数字识别-使用flask进行网络部署 tensorflow如何将训练好的模型部署在网页中呢，在python中可以很方便的使用django或者flask框架来进行搭建。这里我使用轻量级的flask框架进行搭建。首先模型已经放在了checkpoint目录下，想要知道模型怎么保存的，可以查看我往期的博客使用flask需要两个文件夹：一个是static，存放静态文件，例如图片，音乐之类的还有一个是templates，前端网页的模板就放在这个文件夹中...

手写数字识别模型调用并预测

qq_46006468的博客

08-12

1316

调用已经训练好的模型参数，预测手写数字。 from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf model_save_path = './checkpoint/mnist.ckpt' # 复现模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu.

numpy添加新的维度：newaxis