Qualcuno le ha provate?

Codice:
for file in filen:
    ss="D:\\TF\\TFimages\\"
    filenames.append(ss+ file)

questo e' un esempio di cosa tocca fare
 
vede sempre a modo suo cmq ha visto

Immagine.gif
 
allora per le immagini mi sono fermato alla scelta dell'algoritmo...che capiro' solo leggendo il libro..spero

sto provando a portarmi allo stesso livello con le stringhe numeriche ma c'e' sempre una cosa che mi fa impazzire

vedo da altro codice (x le immagini) ....che la matrice d'ingresso è addirittura a 4 dim
imgs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

e a me boccia una di 3...nel momento in cui non sa nemmeno cosa voglia dargli in pasto ...perche' e' la prima invocazione
puo' anche essere un mio bug ma tenderei ad escluderlo perche' il codice a grandi linee e' originale

la cosa che verrebbe spontanea sarebbe trasformarla in una di 2 con un reshape ma si perderebbero sicuramente delle caratteristiche (il tempo)..e + ci penso + trovo che non abbia senso

Immagine.gif
 
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questo ha +- lo stesso problema. anche se non identico..mo me lo studio tf.matmul unexpected exception · Issue #10092 · tensorflow/tensorflow · GitHub

quindi il problema non e' sul placeholder (e questa e' una BELLA notizia...perche' accetta le 3D ecc) ma su quello che viene dopo
forse il bias 1 che e' stato inserito sulla regressione(documentato)...ma prima che io inserissi una nuova colonna arbitrariamente...quindi e' un errore mio ..ma al momento non mi e' chiaro come risolvere

la W
perche' se la porto 7 10 (ora e' 7,1) come sarebbe logico ancora non va
 
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insomma il problema pare in questa classe tf.Variable  |  TensorFlow
ma francamente non c'ho capito un c.
spero che libro mi chiarisca le idee
una cosa c'e' da dire...e che dicono un po' tutti....la documentazione di google e' illeggibile...tanto che sono tutti su stack a chiedere info
 
pare che non si possa fare quello che volevo fare
ovvio che un reshape a 2D (quindi una moltiplica) e' fattibile..ma per me si perdono delle caratteristiche..magari e' una stupidata perche' non conosco intimamente come lavora sta roba...ma ce l'ho
se le cose stanno veramente cosi'..devo entrare per forza con le immagini..che magari alla fine vengono reshapate ugualmente(pero' li usano una matrice sparsa) ..ma almeno non lo vedo:D

pero' questa e' una campana, autorevole ma una
 
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col problema che ho io bisogna evitare la moltiplicazione di pesi e andare con [1608.08242] Temporal Convolutional Networks: A Unified Approach to Action Segmentation
effettivamente mi e' stato confermato che moltiplicare il tempo non e' una buona idea...fino qua ci ero arrivato anch'io e con meno background

detto questo pero' non mi e' chiaro perche' matmul non mi faccia fare la moltiplicazione...a mio rischio e pericolo...badi ben
ho letto di uno che aveva lo stesso problema..e gli e' stato chiesto che versione avesse di TF...bo
 
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