下面是用Keras編寫的代碼，用於迴歸正弦函數。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
我想寫一個神經網絡，從頭開始識別xor函數。完整的代碼是here（在python 3中）。 我目前得到的錯誤： ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients
我是新來tensorflow，我不明白這是爲什麼。任何人都可以幫我糾正
我想學習如何使用轉移學習來重新訓練圖像分類器。我按照this tutorial. 中顯示的步驟我成功地重新訓練了模型，但是在他編寫用於分類新訓練過的模型的python腳本的最後一步中遇到了問題。在視頻中，他開始在4:18編寫代碼，但沒有指定在哪裏。我嘗試將它寫入泊塢窗容器中，但它給了我no module named platform錯誤和NameError: name 'sys' is not d
我正在使用由tflearn提供的DNN從一些數據中學習。我data變量的(6605, 32)的形狀和我labels數據具有(6605,)，我在下面的代碼(6605, 1)重塑形狀...... # Target label used for training
labels = np.array(data[label], dtype=np.float32)
# Reshape target la