为TensorFlow中变量的平面化视图的切片赋值
在TensorFlow中，变量的平面化视图是指将多维数组展平为一维数组的操作。平面化视图的切片赋值是指对平面化后的数组进行切片操作，并对切片赋予新的值。
TensorFlow是一个开源的人工智能框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它提供了丰富的功能和工具，使得开发者可以方便地进行模型的构建、训练和部署。
在TensorFlow中，变量是一种特殊的张量（Tensor），用于存储模型的参数。平面化视图的切片赋值可以通过TensorFlow的切片操作符来实现。切片操作符可以通过指定起始索引和结束索引来选择数组的子集。
平面化视图的切片赋值在TensorFlow中有多种应用场景。例如，当需要对模型的某些参数进行更新时，可以使用切片赋值来选择需要更新的参数，并将新的值赋予它们。另外，切片赋值还可以用于数据预处理的过程中，例如对图像数据进行裁剪或缩放。
腾讯云提供了多个与TensorFlow相关的产品和服务。其中，腾讯云AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/tia）是一个基于TensorFlow的人工智能开发平台，提供了丰富的AI算法和模型库，以及高性能的计算资源。此外，腾讯云还提供了云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）等基础设施服务，用于支持TensorFlow模型的训练和部署。
总结起来，平面化视图的切片赋值是TensorFlow中对变量进行操作的一种方式，可以用于选择数组的子集并赋予新的值。腾讯云提供了多个与TensorFlow相关的产品和服务，用于支持人工智能模型的开发和部署。
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2回答
我正在尝试为tensorflow中变量的切片赋值，但显示了以下错误：“ValueError:切片赋值仅支持变量”。为什么当我试图对一个变量进行切片赋值时，仍然会显示这个错误。我的代码是这样的：
var1 = var1[startx:endx,starty:endy].assign(tf.ones([endx-startx,endy-starty],dtype=tf.int32))
其中var1是tensorflow变量。
浏览 2提问于2018-10-16得票数 3
如何在C++ tensorflow::Tensor中有效地多次复制一行
在Eigen中，我可以做一些像M.row(1) = M.row(0)这样的事情，但是张量似乎没有.row函数。
浏览 0提问于2018-05-19得票数 0
2回答
我已经编写了一个程序来将行从一个张量更新到另一个张量。下面是我想要实现的一个非常基本的想法 with tf.Session() as sess:
A = tf.Variable(
[[[0.2, 0.8, 0.1], [0.0, 1.0, 3.0], [0.0, 1.0, 3.0]], [[0.0, 1.0, 1.0], [0.0, 1.0, 0.5], [0.0, 1.0, 3.0]],
[[0.0, 1.0, 0.6], [0.0, 1.0, 0.4], [0.0, 1.0, 3.0]]])
B = tf.Variable(
浏览 26提问于2019-09-30得票数 1
我想用3维更新张量的切片。遵循How to do slice assignment in Tensorflow，我会这样做 import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
init_val = tf.Variable(tf.zeros((2, 3, 3)))
indices = tf.constant([[0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]])
update = tf.scatter_nd_add(init_val, indices, tf.ones(4))
浏览 13提问于2019-01-09得票数 2
回答已采纳
我想从其他张量中分配张量。我将给出如下的简单演示：
import tensorflow as tf
input = tf.constant([1.,2.,3.],dtype=tf.float32)
test = tf.zeros(shape=(3,),dtype = tf.float32)
test[0] = input[0]
#tf.assign(test[0],input[0])
with tf.Session() as sess:
sess.run(test)
我希望第一个测试元素的结果可以等于输入‘
错误是Tensor object does not support
浏览 5提问于2017-12-12得票数 1
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有谁知道如何将opencv.js垫子转换为张量，这样我就可以将其输入到我的tensorflow.js分类器中？ 以下代码显示了我在读取和预处理要分类的图像时所做的工作： img_array = cv.imread(document.getElementById('picture1'), cv.IMREAD_GRAYSCALE);
cv.cvtColor(img_array, img_array, cv.COLOR_RGBA2GRAY);
let dsize = new cv.Size(100, 100);
cv.resize(img_array, img_array, dsi
浏览 39提问于2021-07-06得票数 1
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以下代码导致一个非常无用的错误：
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(tf.constant(0.), name="x")
with tf.Session() as s:
val = s.run(x.assign(1))
print(val) # 1
val = s.run(x, {x: 2})
print(val) # 2
val = s.run(x.assign(1), {x: 0.}) # InvalidArgumentError
节点Assign_1的tensorflow.p
浏览 0提问于2018-03-25得票数 2
我正在通过huggingface使用transformers库。 他们在Tensorflow 2.0中为许多架构提供了预先训练的模型。我想在TPU上使用这些模型进行预测。由于TensorFlow2.0的TPU API仍处于实验阶段，因此我想在TensorFlow1.x中实现它 有没有办法将预先训练好的模型从TensorFlow2.0转换到TensorFlow1.x，反之亦然？ TensorFlow2.0的TPUE API描述如下：https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training#tpustrategy，目前仍处于实验阶段，尚未共享合适
浏览 31提问于2019-10-01得票数 0
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我尝试使用以下代码来等同tensorflow中的张量： import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2,2])
b = tf.Variable(tf.zeros(shape = [1,1]))
sess = tf.Session()
b[0,0]=a[0,0]
sess.run(tf.initialize_all_variables()) 但是有一条错误消息"'RefVariable‘对象不支持项目分配“。我应该如何修改？
浏览 14提问于2019-02-27得票数 3
正如我在评论之后才注意到的，Python3中的切片返回它们正在切片的内容的浅副本，而不是视图。为什么现在还是这样呢？即使不考虑numpy使用视图而不是副本进行切片，dict.keys、dict.values和dict.items在Python3中都返回视图的事实，以及Python3的许多其他方面都适合更多地使用迭代器，这使得切片似乎已经成为一种趋势。itertools确实有一个生成迭代切片的islice函数，但它比常规切片更有限，并且不提供与dict.keys或dict.values类似的视图功能。
同样，您可以使用对切片的赋值来修改原始列表，但切片本身是副本而不是视图，这是该语言的一个矛盾方
浏览 1提问于2011-08-02得票数 56
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我想使用一个模型来对八类图像进行分类。我认为在递归层之前使用卷积层可以解决我的问题。但是，使用紧跟在卷积或密集层之后的递归层存在一个问题，导致tensorflow给出以下错误。 Input 0 is incompatible with layer simple_rnn_1: expected ndim=3, found ndim=2 我在Lambda层中使用Tensorflow expand_dims()函数来解决这个问题。它看起来工作正常，但是，我想确定我的模型工作正常。尽管看了相关文档，我还是不能理解expand_dims()是如何使模型工作的。 from keras.models im
浏览 19提问于2019-04-15得票数 1
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(Keras 1.0.7，Tensorflow r0.10)
我正在尝试实现我自己的激活功能：
# Custom activation function (Radial Basis Function - RBF)
l2_norm = lambda a, b: K.sqrt(((a - b) ** 2).sum())
def rbf(x, gamma=1.0):
return K.exp(-1 * gamma * l2_norm(x[0], x[1]) ** 2)
下面是我的模型中指定自定义激活函数的相关部分：
model = Sequential()
# Some other lay
浏览 2提问于2016-11-27得票数 2
是否可以将tensorflow变量设置为方法中输入数据的第一个值？
假设我们有输入数据，比如x，x1，...xN-1。我想让tensorflow变量在Python方法中存储第一个"x“值。以下是一个简化的代码：
def Graph(placeholder):
# I want to store the first value of placeholder in "u"
u = tf.get_variable('x', dtype=tf.float32, trainable=False)
# Some calculation i
浏览 0提问于2018-09-30得票数 0
所以我是这里的新手，也是Python的新手。我在努力打造自己的网络。我发现一些医生和猫的照片15x15和不幸不能使这个基本的网络。
所以，这些是我正在使用的库
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras import utils
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.layers import Dense
import numpy as np
import
浏览 3提问于2021-11-21得票数 0
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我在Variable中创建了一个TensorFlow：
c = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0], tf.float32)
然后我定义一个占位符：
x = tf.placeholder(tf.float32)
之后，我定义了一个函数(计算图)，它结合了上面定义的两个对象：
y = x + c
之后，我将“初始化”全局变量：
s = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
s.run(init)
最后，我可以运行我的函数：
s.run(y, {x : [10.0, 20.0, 30.0]})
现在，我想更改
浏览 2提问于2017-10-04得票数 0
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我尝试将我的模型(Pb)转换为TFLite的lite。下面是我的代码：
import tensorflow as tf
graph_def_file = "./graph.pb"
input_arrays = ['image', 'sp', 'Hsp_boxes', 'O_boxes']
output_arrays = ["classification/op_store"]
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
gra
浏览 3提问于2018-12-06得票数 3
我很难在Tensorflow的C++ API中找到一种初始化变量的工作方法。我试图为MNIST数据集制作一个基本的完全连接的单层神经网络。
目前，我发现正确的方法是这样做：
TF_CHECK_OK(session->Run({}, {}, {"init_all_vars_op"}, nullptr));
但是，使用此方法将返回以下错误：
tensorflow/cc/example/example.cc:178:71: error: no matching function for call to 'tensorflow::ClientSession::Run(&l
浏览 0提问于2017-06-27得票数 0
我在TensorFlow中有一组变量，比如x1, x2,..., x9
我正在尝试以这样一种方式来转移变量的数据，即x(i+1)转移到x(i)，最终x1丢失而x9相同。我尝试的是创建一个使用tf.assign()的which操作字典，它很有效，但速度很慢。
我想要做的一种方法是制作一个Variable数组，然后使用tf.gather()和tf.scatter_update()移入数组本身，但这将再次变得混乱，因为将需要许多操作。
我想知道在TensorFlow中有没有一种很好的干净利落的方法。我的另一种想法是重命名变量，我认为这是不可能的。
初始代码：
#some tf.Variabl
浏览 1提问于2016-06-10得票数 1
我试图得到一个numpy 2D数组的子矩阵，并对其进行修改。有时，我得到一个副本，对它的修改不影响原始数组：
In [650]: d=np.random.rand(5,5)
In [651]: may_share_memory(d, d[[0,1],:][:,[2,3]])
Out[651]: False
In [652]: d[[0,1],:][:,[2,3]]=2
In [653]: d
Out[653]:
array([[ 0.0648922 , 0.41408311, 0.88024646, 0.22471181, 0.81811439],
[ 0.321
浏览 3提问于2014-02-01得票数 1
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def call(nums):
nums[:] = [x for x in nums if x != 4]
numbers = [4, 5]
print(numbers)
call(numbers)
print(numbers)
上述代码的输出为：
[4, 5]
[5]
但如果删除""，输出将如下所示：
[4, 5]
[4, 5]
我知道[:]会复制完整的列表，但是为什么函数参数在一种情况下会被修改，而在另一种情况下不会呢？
浏览 1提问于2015-06-03得票数 1
2回答
为了使切片追加操作更快，我们需要分配足够的容量。有两种方法可以追加slice，代码如下： func BenchmarkSliceAppend(b *testing.B) {
a := make([]int, 0, b.N)
for i := 0; i < b.N; i++ {
a = append(a, i)
}
}
func BenchmarkSliceSet(b *testing.B) {
a := make([]int, b.N)
for i := 0; i < b.N; i++ {
a[i] = i
浏览 49提问于2016-07-29得票数 25
回答已采纳
在使用tensorflow 2.0时，我发现tf.Variable有一些奇怪的地方吗？下面有两种情况。
第一个
x1 = tf.Variable(12., name='x')
x2 = tf.Variable(12., name='x')
print(x1 is x2)
x1.assign(1.)
print(x1)
print(x2)
输出是
False
<tf.Variable 'x:0' shape=() dtype=float32, numpy=1.0>
<tf.Variable 'x:0' shape=
浏览 6提问于2022-02-05得票数 1
我是TensorFlow (版本1.2)的新手，但不是Python或Numpy的新手。我正在建立一个模型来预测蛋白质分子的形状。我需要用一些额外的代码包装TensorFlow的标准tf.losses.cosine_distance函数，因为我需要停止将一些NaN值传播到损失计算中。
我确切地知道哪些细胞是NaN。不管我的机器学习系统为这些细胞预测了什么都不算。在总结损失函数之前，我计划将NaN部分的tf.losses.cosine_distance输出转换为零。
下面是使用tf.scatter_nd_update进行元素分配的工作代码片段：
def custom_distance(predic
浏览 4提问于2017-08-01得票数 3
回答已采纳
我正在尝试在tensorflow中实现一个优化器，并且一直在查看旧版本的tensorflow中的优化器代码，我想知道这个函数_get_variable_for是做什么的？它是优化器文件中的第一个函数。
任何帮助都将不胜感激。
谢谢你。
浏览 0提问于2018-07-27得票数 0
我在这个网站的某个地方找到了下面的例子：
import multiprocessing
import ctypes
import numpy as np
shared_array_base = multiprocessing.Array(ctypes.c_double, 10*10)
shared_array = np.ctypeslib.as_array(shared_array_base.get_obj())
shared_array = shared_array.reshape(10, 10)
# No copy was made
assert shared_array.base.b
浏览 4提问于2012-07-12得票数 3
回答已采纳
我在tensorflow中恢复模型的保存参数。我想要测试差异配置我的模型与不同的层和不同的参数大小。
例如，如果我保存的一个参数如下所示：W_conv1 = weight_variable([7 , 7, 1, 64])
如果我恢复它，它就能工作；但是我希望像这样更改参数：W_conv1 = weight_variable([5 , 5, 1, 64])或W_conv1 = weight_variable([5 , 5, 1, 50])、W_conv1 = weight_variable([9 , 9, 1, 80])或.。
现在，我希望在新配置中使用我保存的检查点进行恢复。如果参数的每个维度
浏览 2提问于2016-07-04得票数 0
1回答
假设张量T的形状为[B, N, N, 6]，我想为每个b in range(B)逐个元素地将矩阵[b, N, N, 0:3]乘以[b, N, N, 5]。请注意，不应更改[N, N, 4]。使用tensorflow完成此操作的最佳方式是什么？
我的尝试：
result = tf.empty([B, N, N, 5]) for b in range(B): for i in range(4) result[b, :, :, i] = tf.mul(T[b, :, :, i], T[b, :, :, 5]) result[b, :, :, 4] = T[b, :, :, 4]
浏览 2提问于2016-06-10得票数 0
1回答
我目前正在尝试使用CIFAR10图像。我有以下代码片段
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets,layers,models
import matplotlib.pyplot as plt
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=datasets.cifar10.load_data()
#train_images,test_images=train_images/,test_images
当我打印print(train_images[0])时，我
浏览 17提问于2020-02-25得票数 0
回答已采纳
tf.train.init_from_checkpoint似乎将通过tf.get_variable创建的变量初始化，而不对通过tf.Variable创建的变量进行分类。
例如，让我们创建两个变量并保存它们：
import tensorflow as tf
tf.Variable(1.0, name='foo')
tf.get_variable('bar',initializer=1.0)
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer()
浏览 12提问于2019-02-27得票数 12
我有2个表单(2个窗口)。在第一个窗口中，我有一个树视图(子视图是DB中的表)。单击任何子级时，列表视图(表中的数据)将显示在树视图的右侧。
双击列表视图中的任何行，将打开另一个表单。当前的要求是在双击单个记录时打开的form2中的列表视图中显示数据。
Private Sub LV_DblClick()
Dim a As New Form2
Display_Temp_DATA
a.Show vbModal
End Sub
LV_DblClick()在form1中，它打开form2。现在，Display_Temp_DATA有了SQL query，它从表中获取记录，并且应
浏览 1提问于2009-12-28得票数 0
回答已采纳
我有一段代码，可以在一系列图像中找到Harris角。我需要对92张图像执行此操作，但速度相当慢。因此，我希望并行运行代码。下面的代码有一个与变量"corners“相关的错误。
%% Harris corners
max_pts = 900;
corners = zeros(max_pts,2,size(images,3));
parfor i = 1:size(images,3)
I = images(:,:,i);
[y x] = get_corners(I,max_pts);
corners(1:length(
浏览 16提问于2011-03-06得票数 8
回答已采纳
2回答
我不明白“我的”关键字在这里是如何工作的。这是我的perl脚本。
$line = ' sdfaad(asdvfr)';
code1：
if ($tmp = $line =~ /(\(\s*[^)]+\))/ ) {
print $tmp;
}
产出：
1
code2：
if (my ($tmp) = $line =~ /(\(\s*[^)]+\))/ ) {
print $tmp;
}
产出：
(asdvfr)
为什么这两个输出是不同的？是否与my的使用有关？
浏览 1提问于2014-06-24得票数 1
回答已采纳
我收到错误了
TypeError：“float”对象不可订阅
从以下几行：
tuner_nn.search(x_train, y_train, epochs=50, validation_data=(x_val,y_val ), verbose=0, callbacks=[Earlystopping])
我知道有许多问题与同样的错误，但仍然无法找到解决办法。
在从代码中删除y_val并具有以下不完整行时：
tuner_nn.search(x_train, y_train, epochs=50, validation_data=(x_val,), verbose=0, callbacks=[
浏览 16提问于2022-11-29得票数 0
1回答
我想在matlab中并行化我的部分代码。例如，以下部分：
v1=[1,3,6,8];
ggx=5.*ones(15,14);
gax=ones(15,14);
parfor i = 1:length(v1)
m = v1(i);
if m > 1
gax(1:m-1,m-1) = ggx(1:m-1,m-1);
end
if m<nn
gax(m+1:end,m) = ggx(m+1:end,m);
end
end
但是有一个错误: error: parfor中的变量gax不能与MATLAB中的classified.See并行，称为“概述”。
有人知道如何删除错误
浏览 1提问于2017-06-03得票数 0
回答已采纳
我正在尝试在tensorflow中训练一个稀疏变量，据我所知，目前的tensorflow不允许稀疏变量。
我发现有两个讨论类似问题的帖子：和。我不能完全理解答案，如果有任何示例代码就更好了
我尝试过的一种方法是：
# initialize the sparse variable sp_weights
# assuming w_s is the input sparse matrix contains indices information
dim=20
identity = tf.constant(np.identity(dim), dtype=tf.float32)
A=tf.sparse_
浏览 36提问于2016-12-15得票数 11
在TensorFlow中，我可以通过以下两种方式初始化变量：
在声明变量：global_variable_intializer()之前调用：
导入tensorflow作为tf #初始化全局变量和会话init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) W= tf.Variable(.3，tf.float32) x= tf.Variable(-.3，tf.float32) b= tf.Variable(-.3，tf.float32) linear_model =W*x+b
变量声明后调用：
浏览 8提问于2017-05-31得票数 5
回答已采纳
对于我正在做的任务，我必须接受一个字符串(例如。'BeeMovie')，并根据在函数中作为参数给定的整数分为两个段。按照同样的例子，如果我选择一个2的整数，这将意味着'BeeMovie‘将被拆分为'BeeM-ovie’。我试过使用下面的代码，但它将字符串拆分为两个字符，而我需要将字符串拆分为两个段(或整数给出多少个段)。 def remix(str, int):
str1 = str
x = int
parts = 0
i = 0
parts = [str[i:i+x] for i in range(0, len(str
浏览 28提问于2020-07-10得票数 0
因此，我想使用Dataset API对我的大型数据集(~8GB)进行批处理，因为我在使用GPU时遇到了大量空闲时间，因为我使用feed_dict将数据从python传递到Tensorflow。
当我按照这里提到的教程学习时：
在运行我的简单代码时：
one_hot_dataset = np.load("one_hot_dataset.npy")
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(one_hot_dataset)
我收到了TensorFlow 1.8和Python3.5的错误消息：
Traceback (most rece
浏览 0提问于2018-06-30得票数 5
回答已采纳
图像识别教程中的tensorflow练习建议使用c++示例运行--output_layer=pool_3。我尝试过运行这个程序，但是我得到了一个错误：
$ bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image --output_layer=pool_3
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:40] Local device intra op parallelism threads: 4
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session
浏览 4提问于2015-12-25得票数 2
回答已采纳
我想使用tf.train.Saver()来创建张量的检查点，下面是我的代码片段：
import tensorflow as tf
with tf.Graph().as_default():
var = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="biases")
temp = tf.add(var, 0.1)
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver({'w':temp})
with tf.Sess
浏览 0提问于2017-01-11得票数 3
回答已采纳
1回答
2D可变迭代器/生成器
、、、、
我有一个想拆分成不重叠的KxK块的NxN矩阵。对于每个块，我希望为元素分配新的值。
因为这里看起来像是一个生成器的好地方，所以我实现了：
def extracted_patches(im, top_left, patch_size, grid_size):
'''Extract patches in row-major order following a specific configuration
Parameters
----------
im : the input image (2D numpy array)
top_l
浏览 3提问于2011-03-04得票数 1
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为什么在交换下面代码中奇数个变量的列表时，六个变量消失了？
In [1]: A = [3, 8, 9, 7, 6]
In [2]: A[:2], A[2:] = A[2:], A[:2]
In [3]: A
Out[3]: [9, 7, 3, 8]
In [4]: B = [3, 8, 9, 7, 6]
In [5]: B[2:] + B[:2]
Out[5]: [9, 7, 6, 3, 8]
In [6]: C = [3, 8, 9, 7]
In [7]: C[:2], C[2:] = C[2:], C[:2]
In [8]: C
Out[8]: [9, 7, 3, 8]
浏览 0提问于2020-09-17得票数 2
我对keras和TensorFlow很陌生
当尝试将Keras模型(在新的iOS IA框架上正确编译和工作)转换为要在安卓中使用的tensorflow模型时，我缺少输入节点。
因此，我尝试将InputLayer添加到我的模型中，但没有成功。
我得到的错误如下(每次运行时占位符数字都不同...)：
InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder_159' with dtype float
[[Node: Placeholder_159 = Placeholde
浏览 0提问于2017-07-25得票数 1
我开始学习如何用keras来实现神经网络。然而，我刚才偶然发现了这个错误。我不知道我在这里做错了什么。我在youtube上的Valerio：教程旁工作。
我的代码：
import tensorflow
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout, LSTM
class GNN:
"""
GNN is a graph neural network.
"""
def __init__(self,
浏览 7提问于2022-01-03得票数 0
我正在对一个对象列表进行深度复制，但我一直收到以下错误：
deepcopy __deepcopy__() takes 1 positional argument but 2 were given
以及以下回溯：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-66b9ee5521c7> in <module>()
2
3 import copy
----> 4 regions_copy = copy.de
浏览 0提问于2016-09-19得票数 0
我完全是tensorflow的新手，我正在学习
https://www.tensorflow.org/get_started/get_started
fixW = tf.assign(W, [-1.])
工作正常，但是
fixb = tf.assign(b, [1.])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/milenko/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensor
浏览 4提问于2017-06-26得票数 7
回答已采纳
试图从张量流中引导数据是很困难的，我无法将数据分开。
从binary_alpha_digits加载dataset tensorflow_datasets。将数据集分为60%用于培训，40%用于测试。
我试过：
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
port tensorflow_datasets as tfds
train_ds, test_ds = tfds.load('BinaryAlphaDigits', split
浏览 7提问于2022-09-11得票数 2
8回答
我正在尝试为python中的tensorflow变量分配一个新值。
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.Variable(0)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(init)
print(x.eval())
x.assign(1)
print(x.eval())
但我得到的输出是
0
0
所以这个值并没有改变。我遗漏了什么？
浏览 4提问于2015-12-11得票数 88
回答已采纳
我正在尝试使用loc方法获取熊猫数据帧的视图，但当我修改原始DataFrame时，它不能像预期的那样工作。
我希望使用loc方法提取DataFrame的行/片，以便在对DataFrame进行修改时，片反映更改。
让我们看一下这个例子：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ID':np.arange(0,5,2), 'a':np.arange(3), 'b':np.arange(3)}).set_index('ID')
df
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浏览 0提问于2020-05-19得票数 5
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