小编hom*_*lad的帖子

我是TensorFlow的初学者,我正在尝试将两个矩阵相乘,但我不断得到一个例外:

ValueError: Shapes TensorShape([Dimension(2)]) and TensorShape([Dimension(None), Dimension(None)]) must have the same rank

这是最小的示例代码:

data = np.array([0.1, 0.2])
x = tf.placeholder("float", shape=[2])
T1 = tf.Variable(tf.ones([2,2]))
l1 = tf.matmul(T1, x)
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    sess.run(feed_dict={x: data}

令人困惑的是,以下非常相似的代码工作正常:

data = np.array([0.1, 0.2])
x = tf.placeholder("float", shape=[2])
T1 = tf.Variable(tf.ones([2,2]))
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    sess.run(T1*x, feed_dict={x: data}

任何人都可以指出问题是什么？我必须在这里遗漏一些明显的东西..

我正在golang中编写一个小的webapp,它涉及解析用户上传的文件.我想自动检测文件是否被gzip压缩,并适当地创建读者/扫描仪.一个转折是我无法将整个文件读入内存,我只能在流上操作.这是我得到的:

func scannerFromFile(reader io.Reader) (*bufio.Scanner, error) {

var scanner *bufio.Scanner
//create a bufio.Reader so we can 'peek' at the first few bytes
bReader := bufio.NewReader(reader)

testBytes, err := bReader.Peek(64) //read a few bytes without consuming
if err != nil {
    return nil, err
}
//Detect if the content is gzipped
contentType := http.DetectContentType(testBytes)

//If we detect gzip, then make a gzip reader, then wrap it in a scanner
if strings.Contains(contentType, "x-gzip") {
    gzipReader, err := gzip.NewReader(bReader)
    if (err != nil) …

我正在尝试使用apache commons数学库版本3.5+来解决优化问题.基本上,我正在尝试将(gamma)分布拟合到某些数据点.我似乎无法找到如何使用新的(版本3.5)优化工具(如SimplexSolver,SimplexOptimizer或OptimizationData)来解决一个简单的优化问题的简单示例.

之前已经在这里提出了类似的问题,但所有答案似乎都是针对旧版本的apache数学 - 在3.5版本中进行了重组,并且我找不到任何示例代码.

有没有人有一个工作示例如何使用新的优化器或求解器？我对SimplexOptimizer最感兴趣,但此时任何东西都会有用.