我有一个图像数据集以及方向信息。我想将此方向信息作为附加信息添加到完全连接的层。我也尝试了

我正在使用tensorflow-gpu 2.1，并且正在对850x550图像（3通道）进行图像分类。 模型（初步）看起来像

keras模型如下： <pre><code>images = tf.zeros(shape=[10, 256, 256, 3]) </code></pre> <code> input_x = Input(shape=input_shap

我正在使用非传统的正向传播步骤实现自定义层。每个输入是3维训练示例，而输出是1维数组。输入是一

我已实现此链接中建议的自定义注意层： <a href="https://stackoverflow.com/questions/62948332/how-to-add-attention-layer-t

我正在尝试创建一个具有动态批处理大小的自定义图层（第一个暗号为None），该图层将根据先前的输入

运行keras CNN时出现上述错误。我的模型的最后一层是由代码创建的 <pre><code>model.add(Dense(4,activation=&#39;

我正在尝试在TensorFlow中构建一个（自定义的）可训练的矩阵乘法层，但是事情没有解决……更准确地说

您好，当尝试导入使用Tensorflow 2.3（x86）创建的Tensorflow 2.2（手臂，nvidia jetson）模型时，出现以下错误：

coe的第一和第二片段会产生相同的网络吗？ <strong>第一</strong> <pre class="lang-py prettyprint-override"

我用Keras功能API编写了一个基于Faster R-CNN的区域提议网络的实现，我遇到了一个问题，经过一番搜索我没

我正在尝试构建一个像这样的模型。<br/> <a href="https://i.stack.imgur.com/lVZEG.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="h

我正试图建立只有3个类的对象检测模型。输入是形状为<strong>（64,28,28,3）</strong>的图像，输出形状为<str

自从我第一次尝试以来，我就收到了这段代码。我想我没有收到错误，但它不断显示索引51超出了尺寸1

在TF-1.0中，变量由名称管理，当我们要使用一组变量时，我们将它们添加到集合中。 TF-2.0 / Keras模

我是神经网络方面的新手。我已经搜索了几个小时，但不知道该怎么办才能解决此问题！我正在使用nsl-k

我正在尝试使用张量变量在keras层中用作权重。 我知道我可以改用numpy数组，但是我想输入张量的

我正在创建一个自定义TF层，并在其中创建一个类似这样的张量 <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>c

我有一个计数器字典（来自<a href="https://docs.python.org/2/library/collections.html" rel="nofollow noreferrer">collections</a

最近升级到Tensorflow 2.3后，我无法保存TF-agents图层，我得到了： <pre><code>AttributeError: &#39;ActorDistribution