我正在尝试拆分张量，因为我需要一个序列作为RNN的输入。我使用的是可变序列长度，这会使我无法正确使用tf.unstack。, perm=[1, 0, 2]) # Here I'd like to unstack with seqlen as num我尝试使用tf.shape(x)推断序列并将其用作num，但得到的结果是Expected int for argument 'nu
浏览 8提问于2017-07-31得票数 3
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我正在尝试使用TensorFlow2.1中的tf.keras实现一个简单的递归神经网络架构，并关注序列到序列任务。，必须定义输入的序列长度，并且不能为None。据我所知，这使得我通常会使用的Keras函数API在这个模型中是不可能使用的，因为编写如下内容 x = tf.keras.Input(shape=(None,))
x = MyDecoderModel(但是，当在这个模型上使用fit()方法时，发生了一些我不理解的事情:首先，使用未知的批处理大小调用模型，但是指定
浏览 18提问于2020-04-30得票数 0
这似乎是一个微不足道的问题，但我一直找不到答案。我有成批的形状图像序列：我想通过几个卷积层和池层来传递每一个帧然而，TensorFlow的conv2d层接受4D的形状输入：我的第一次尝试是在我<
浏览 0提问于2018-06-10得票数 4
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我试图使用LSTM的输入与不同的时间步骤(不同的帧数)。rnn.static_rnn的输入应该是tf序列(而不是tf!)。所以，我应该把我的输入转换成序列。我试着使用tf.unstack和tf.split，但它们都需要知道输入的确切大小，而输入的一个维度(时间步骤)因输入的不同而发生变化。Permuting batch_size and n_stepsx1 = tf.transpose(
浏览 4提问于2017-03-28得票数 4
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到目前为止，我看到的最简单的方法如下(参考)：a_vecs= tf.unstack(a, axis=1)del a_vecs[val]我想传递给"del“一个基于张量运算的随机整数但是当我使用的时候：
ran = tf.random
浏览 2提问于2019-02-17得票数 1
我正试图通过跟踪来学习使用tensorflow的RNN和LSTM。我遇到了错误，我不知道要纠正它，这是
下面这一行是我的代码。(batchX_placeholder, axis=1)
labels_series = tf.unstack</e
浏览 1提问于2018-08-07得票数 0
假设我有两个具有相同形状的张量a和b。我想按照b中指定的次数精确地重复a的元素。我如何在Tensorflow中实现这一点？一种非常(肮脏且可能低效)的解决方法是将两个元素拆分到列表中，并在每个元素上使用tf.tile，然后对结果进行concat。我设法让这样的东西工作起来：b = tf.constant([3,1,5,2])
a_list = tf.unstack(a)b_li
浏览 0提问于2017-10-09得票数 2
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nest.py"，回溯(最近一次调用)：文件"C:\Program 297，in assert_same_structure expand_composites) ValueError:这两个结构没有相同的嵌套结构
浏览 0提问于2019-12-14得票数 0
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=[] product=a[i,:]*b有没有一种更优雅和更短的方法来做这种没有循环的乘法在Numpy中，我可以通过以下命令实现上述目标，但不知怎么的，它不适用于Tensorflow数组：
a.reshape(a.shape
浏览 5提问于2022-09-04得票数 1
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这是最初的版本，它起了作用： x = tf.unstack(x, time_step, 1)
x = tf.unstack(x, time_step, 1)
lstm_cell =在输入此函数之前，输入的x是形状为(batch_size, time_step, data_
浏览 2提问于2017-07-24得票数 0
我正在尝试RNN来解决一个可变长度的多变量序列分类问题。我定义了以下函数来获得序列的输出(即，序列的最终输入馈送后的RNN单元的输出) final_hidden_state = hidden_state这里x_sequence是形状
浏览 15提问于2016-07-22得票数 10
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我想使用y_true和y_pred为tensorflow模型创建一个自定义丢失函数，但我得到了以下错误: ValueError:无法从形状(None，1)推断num --这是我的自定义度量： y_pred = float(y_pred) y_pred = tf.unstack(y_pred)
sqr_pred_e
浏览 5提问于2020-10-26得票数 0
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我只是根据单词的频率对它们进行分类，并给出了它们的索引。，但这又产生了另一个错误：
inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, x) #x is the text after converting to indices
Val
浏览 0提问于2018-09-04得票数 8
我正在研究一种对文本文档进行分类的自定义方法。每个文档都有形状( None，3)，其中None表示文档中标记的数量，它是可变的。然后每个批次都将具有形状(None，None，3)，其中第一个值表示batch_size。更困难的是，这个操作是作为K.map_fn()的</em
浏览 13提问于2018-09-07得票数 0
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此损失函数接受预测，并抑制除最高值为零外的所有预测。就像这样： s=tf.shape(y_pred) shape=tf.unstack(y_pred)
ValueError: Cannot infer a
浏览 23提问于2022-01-23得票数 2
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我一直在试图了解Tensorflow.Unstack()是如何工作的。我在这里读了几遍文档：
X = tf.constant(np.array(range(24)).reshape(2,
浏览 1提问于2020-03-09得票数 1
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具体来说，输入是形状[batch_size, time_steps, features]的张量。输入进入LSTM单元和输出，我将其转化为一个time_steps 2D张量列表，每个2D张量都具有形状[batch_size, hidden_units]。然后，将每个2D张量乘以形状[hidden_units]的权重向量，生成形状[batch_size]的矢量，该矢量已添加了形状[batch_size]的偏置矢量。对于训
浏览 4提问于2017-04-20得票数 2
假设我有一个tensorflow张量的列表，我想在一定条件下在这个列表上附加额外的张量。例如，如果列表中的每个张量与这个额外张量之间的最大点乘积大于0，那么这个额外的张量就会附加到列表中。，每个张量都有3的形状。shape=[-1]), axis=0)>0.00, lambda: tf.stack(lists.append(tf.reshape(b, [-1]))), lambda: c)
lists = tf.unstack第二个问题是
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
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首先是我的一些代码： ...bi_LSTM_2 = layers.Lambdagru_cells.append(tf.contrib.rnn.GRUCell(128)) gru_layers,
inp
浏览 78提问于2019-10-05得票数 1
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我正在尝试将TensorFlow中的数据集转换为具有多个单值张量。我最初的想法是在数据集上使用flat_map，然后使用reshape和unstack将每个张量转换为张量列表 id_list = tf.unstack(tf.reshape(tensor, [-1, 1]))
return tf.data.Dataset.from_tensors(id
浏览 0提问于2018-04-22得票数 4
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