下面是用Keras编写的代码，用于回归正弦函数。它工作完美。 import numpy as np
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.models import Sequential
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import time
x = np.a
我想写一个神经网络，从头开始识别xor函数。完整的代码是here（在python 3中）。 我目前得到的错误： ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients
我是新来tensorflow，我不明白这是为什么。任何人都可以帮我纠正
我想学习如何使用转移学习来重新训练图像分类器。我按照this tutorial. 中显示的步骤我成功地重新训练了模型，但是在他编写用于分类新训练过的模型的python脚本的最后一步中遇到了问题。在视频中，他开始在4:18编写代码，但没有指定在哪里。我尝试将它写入泊坞窗容器中，但它给了我no module named platform错误和NameError: name 'sys' is not d
我正在使用由tflearn提供的DNN从一些数据中学习。我data变量的(6605, 32)的形状和我labels数据具有(6605,)，我在下面的代码(6605, 1)重塑形状...... # Target label used for training
labels = np.array(data[label], dtype=np.float32)
# Reshape target la