tf.expand_dims(self.input,-1)

时间: 2023-05-04 19:00:50 浏览: 99
C

Expand函数

对于输入张量，通过在最后一个维度上扩展一个新的维度，即将其从一个形状为[batch_size, d1, d2, ..., dn]的张量扩展成一个形状为[batch_size, d1, d2, ..., dn, 1]的张量。
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基于numpy中的expand_dims函数用法

常见的一种应用场景： 条件：假设A的shape为[4, 2]，B的shape为[5, 2] 目的：实现A中的每一行, 减去B中的所有行（broadcast操作）。 实现： A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[1, 5, 2] A1 - B1 其他示例： wh = np.random.randint(1,3, size=(4,2)) np.expand_dims(wh, -2).shape np.expand_dims(wh, 1).shape
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tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度方式

tf.expand_dims(input, -1) 就能实现这个转换，其中 -1 表示在最后一个维度之后插入。 tf.expand_dims 的参数解释如下： - input：需要扩展维度的张量。 - axis 或 dim：指定插入新维度的位置，可以是...

rnn_in = tf.expand_dims(self.inputs, [0])

具体来说，假设输入张量的形状为 [batch_size, sequence_length, input_size]，那么经过这行代码后，它的形状就变成了 [1, batch_size, sequence_length, input_size]。这是因为在 TensorFlow 中，很多操作都要求...

def tr_encoder(self, encoder_input, encoder_mask, hidden_size=256, head_num=4, hidden_layer_num=12, intermediate_size=2048): if hidden_size % head_num != 0: raise ValueError(f'hidden_size:{hidden_size} num_attention_heads:{head_num}') head_dim = int(hidden_size / head_num) all_layer_outputs = [] for layer_idx in range(hidden_layer_num): # encoder-self-attention residual = encoder_input encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_input) query, key, value = self.compute_qkv(name=f'encoder_qkv_{layer_idx}', query=encoder_output, key=encoder_output, value=encoder_output, head_num=head_num, head_dim=head_dim) scores = self.compute_score(query=query, key=key, head_dim=head_dim) encoder_attention_mask = tf.expand_dims(tf.expand_dims(encoder_mask, 1), 1) encoder_output = self.compute_attention_result(value=value, scores=scores, mask=encoder_attention_mask, head_num=head_num, head_dim=head_dim) encoder_output = layers.Dense(units=hidden_size, kernel_initializer='he_normal')(encoder_output) encoder_output = layers.Dropout(0.1)(encoder_output) encoder_output = layers.Add()([residual, encoder_output])

具体来说，对于每个层，它的输入是 encoder_input 和 encoder_mask，其中 encoder_mask 是一个掩码矩阵，用于指示哪些位置是有效的。在 self-attention 子层中，它首先对输入进行 layer normalization，然后计算 ...

依然报错--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-f53d3c8bb89c> in <cell line: 2>() 3 input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') 4 output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') ----> 5 output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: np.expand_dims(image_resized, axis=0)}) 1 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1163 if (not is_tensor_handle_feed and 1164 not subfeed_t.get_shape().is_compatible_with(np_val.shape)): -> 1165 raise ValueError( 1166 f'Cannot feed value of shape {str(np_val.shape)} for Tensor ' 1167 f'{subfeed_t.name}, which has shape ' ValueError: Cannot feed value of shape (1, 804, 804) for Tensor ImageTensor:0, which has shape (1, None, None, 3)

output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: np.expand_dims(image_resized, axis=0)}) # 解码并可视化分割结果（DeepLabv3+模型） segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = ...

class CAM_Module(Module): """ Channel attention module""" def __init__(self, in_dim): super(CAM_Module, self).__init__() self.chanel_in = in_dim self.gamma = Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = Softmax(dim=-1) def forward(self,x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X H X W) returns : out : attention value + input feature attention: B X C X C """ m_batchsize, C, height, width, channle = x.size() #print(x.size()) proj_query = x.view(m_batchsize, C, -1) proj_key = x.view(m_batchsize, C, -1).permute(0, 2, 1) #形状转换并交换维度 energy = torch.bmm(proj_query, proj_key) energy_new = torch.max(energy, -1, keepdim=True)[0].expand_as(energy)-energy attention = self.softmax(energy_new) proj_value = x.view(m_batchsize, C, -1) out = torch.bmm(attention, proj_value) out = out.view(m_batchsize, C, height, width, channle) # print('out', out.shape) # print('x', x.shape) out = self.gamma*out + x #C*H*W return out 将其改成keras代码

energy_new = tf.expand_dims(tf.reduce_max(energy, axis=-1), axis=-1) - energy attention = self.softmax(energy_new) proj_value = tf.reshape(x, [-1, height*width, C]) out = tf.matmul(attention, proj...

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-38-73c498ba6fc2> in <cell line: 2>() 3 input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') 4 output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') ----> 5 output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: img_a}) 1 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1163 if (not is_tensor_handle_feed and 1164 not subfeed_t.get_shape().is_compatible_with(np_val.shape)): -> 1165 raise ValueError( 1166 f'Cannot feed value of shape {str(np_val.shape)} for Tensor ' 1167 f'{subfeed_t.name}, which has shape ' ValueError: Cannot feed value of shape (1608, 1608) for Tensor ImageTensor:0, which has shape (1, None, None, 3)

output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: np.expand_dims(image_resized, axis=0)}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8...

Traceback (most recent call last): File "D:\tensorflow2-book\data\cat-dog\diaoqu.py", line 41, in <module> pre=model.predict(nim) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\17732\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\17732\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_filevg4phta4.py", line 15, in tf__predict_function retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) ^^^^^ ValueError: in user code: File "C:\Users\17732\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2169, in predict_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\17732\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2155, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\17732\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2143, in run_step ** outputs = model.predict_step(data) File "C:\Users\17732\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2111, in predict_step return self(x, training=False) File "C:\Users\17732\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\17732\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 128, 128, 3), found shape=(32, 128, 3)

image = np.expand_dims(image, axis=0) # 进行预测 output = model.predict(image) 请将 'your_image_path.jpg' 替换为你的图像路径，并根据需要进行其他预处理操作。 希望这能帮助你解决问题！如果还有...

解决AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.nn.rnn_cell' has no attribute 'seq2seq'

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unknown = np.expand_dims(unknown[0], axis=0) # 进行预测 predicted = model.predict(unknown, verbose=1) # 将预测结果保存到新的 CSV 文件中 result = pd.DataFrame(predicted, columns=['prediction']) ...

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