mnist

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Tensorflow服务巴泽勒编译错误：mnist_inference_2.cc - 签名尚未声明

我试图从https://tensorflow.github.io/serving/serving_advanced.html 复制tensorflow服务的例子，但我得到以下错误。这可能是Tensorflow库错误。任何帮助将不胜感激。 : ~/serving$ bazel build //tensorflow_serving/example:mnist_inference_2 INFO:

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与matplotlib imshow（）一起使用哪个cmap（colormap）将MNIST数据集图像显示为白色背景上的黑色字符

原始MNIST图像是带有灰度字符的白色背景。 0代表白色，255代表黑色，中间是灰色阴影。我正在使用由keras提供的使用相同格式的数据集的副本。只是为了看看事情，我使用matplotlib来显示数据集的示例，但是当我选择'gray'的cmap时，我会得到黑色背景，下面是白色字符。 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(X_train[0

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Tensorflow：将Tensor转换为numpy数组然后传递给feed_dict

我正在尝试为CIFAR分类构建softmax回归模型。起初，当我试图将我的图像和标签传入Feed词典时，出现错误，表示Feed词典不接受张量。然后，我使用.eval（）将它们转换为numpy数组，但程序挂在.eval（）行，并且不再继续。我如何将这些数据传递给feed_dict？ CIFARIMAGELOADING.PY import tensorflow as tf import os im

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TensorFlow MNIST示例喂养自己的图像

我想学习TensorFlow，所以我试图了解他们的例子与更小的尺寸。假设我有image1，image2，image3三个保存灰度值（0..255）的28x28矩阵。 image1是训练图像，image2是验证图像，image3是测试图像。我试图了解如何将自己的图像输入到MNIST示例here。我在我自己的imageset替换以下行特别感兴趣： X, Y, testX, testY = mnist

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生成图像的灰度值

我已经训练了一个模型（在着名的MNIST数据上）以学习识别0到9数字的图像。强度值作为特征集提供。现在我想自己测试一下模型，因为我想说在MS Paint上写一个数字并在模型中运行。我知道如何使用PNG软件包将图像转换为灰度值，但我需要帮助创建具有类似灰度范围的图像。目前，当我尝试在Paint中绘制时，它的范围从0：255，与在负值的训练集中不同。注：我不知道是什么格式的图像，我需要用它来得到

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Mnist像素边框

我目前正在玩tensorflow和mnist代码。 Yann Lecun的mnist数据集包含20x20像素的图像，通过计算像素的质心可以将图像集中在28x28的图像中。其结果是至少有一个4像素的边界，可以改善结果分析。我在mnist上搜索和阅读了很多，但我找不到为什么使用4个像素。我计算100x100像素的图像与5像素的边界内，但我不知道这是否足够。我可以尝试更改边框尺寸并比较结果，但这需要我

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CNN张量流程中的占位符丢失错误

我正在使用张量流在MNIST数据库上运行卷积神经网络。但是我收到以下错误。 tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError：必须以D型浮子 [[节点饲料为占位符张量的 'x' 的值：X = Placeholderdtype = DT_FLOAT，形状= []，_device =“/工作：本地主机/复制：0 /任务：0/CPU：0" ]

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在Tensorflow中使用Adadelta优化器时未初始化的值错误

我正在尝试使用Adagrad优化器来构建CNN，但出现以下错误。 tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError：试图使用未初始化值Variable_7/Adadelta [[节点：Adadelta/update_Variable_7/ApplyAdadelta = ApplyAdadelta [T = DT_FLOAT，_cl

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TensorFlow：形状误差

训练我MNIST分类网后，我想对测试数据“预测”，并得到了有关测试输入的形状 testimages = np.array(test) print(testimages.shape) > (28000, 784) feed_dict = {x: [testimages]} classification = sess.run(y, feed_dict) ValueError异常以下错误：无

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的R - 图像绘图MNIST数据集

我的数据集是从Kaggle 的MNIST我试图使用image功能可视化说，在训练集的第一位。不幸的是我收到以下错误： >image(1:28, 1:28, im, col=gray((0:255)/255)) Error in image.default(1:28, 1:28, im, col = gray((0:255)/255)) : 'z' must be numeric or logi