tf.reshape()的Tensorflow 1.0 版本问题报错

最新推荐文章于 2021-08-13 19:06:13 发布
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本文介绍TensorFlow中张量操作tf.reverse与tf.reverse_sequence的更新细节。tf.reverse现在使用轴索引张量来控制要颠倒的维度，示例中展示了如何从使用bool张量转换为使用轴索引张量。同时，tf.reverse_sequence的参数也进行了调整，batch_dim与seq_dim分别被重命名为batch_axis与seq_axis。

  • tf.reverse

    • tf.reverse之前会用一维 bool 张量控制要颠倒哪些维度。现在我们使用轴索引张量。

    • 例如，tf.reverse(a, [True, False, True]) 现在必须是 tf.reverse(a, [0, 2])

  • tf.reverse_sequence

    • 关键字参数 batch_dim 应重命名为 batch_axis

    • 关键字参数 seq_dim 应重命名为 seq_axis

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07-08 1216
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import tensorflow.compat.v1 as tf # 兼容本地2.6的tensorflow环境下使用1.0的tensorflow tf.compat.v1.disable_eager_execution() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) def conv2d(x, W): return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1, 1, 1, 1],padding='SAME') def max_pool_2x2(x): return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1],padding='SAME') def deepnn(x): x_image = tf.reshape(x,[-1, 28, 28, 1]) W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) b_conv1 = bias_variable([32]) h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) b_conv2 = weight_variable([64]) h_conv2 =
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#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Mar 24 16:35:11 2018 @author: luogan """ ''' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_...
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以下报错主要是由于TensorFlow升级1.0后与以前代码不兼容所致。主要转载自CIFAR-10训练例子报错解决，并添加了一些报错解决方法。 AttributeError: ‘module’ object has noattribute ‘random_crop’ 解决方案： 将distorted_image= tf.image.random_crop(reshaped_image, [
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