在Tensorflow中将一维张量与四维张量相乘
在Tensorflow中，将一维张量与四维张量相乘是指对一维张量（向量）和四维张量（例如图像数据）进行矩阵乘法运算。这种操作通常用于将一维特征向量与图像数据进行关联，以实现图像分类、目标检测等任务。
一维张量是指只有一个维度的张量，也称为向量。它可以表示为[n]，其中n表示向量的长度。一维张量可以包含多个特征值，例如[1, 2, 3, 4]。
四维张量是指具有四个维度的张量，通常用于表示图像数据。它可以表示为[batch_size, height, width, channels]，其中batch_size表示批量大小，height和width表示图像的高度和宽度，channels表示图像的通道数。例如，一个具有32个样本、高度为64像素、宽度为64像素和3个通道（RGB）的图像可以表示为[32, 64, 64, 3]的四维张量。
在Tensorflow中，可以使用tf.matmul函数对一维张量和四维张量进行矩阵乘法运算。例如，假设有一个一维张量x和一个四维张量y，可以使用以下代码进行相乘：
import tensorflow as tf
x = tf.constant([1, 2, 3, 4]) # 一维张量
y = tf.constant([[[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
[[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]]]) # 四维张量
result = tf.matmul(x, y)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(result))上述代码中，通过tf.constant函数创建了一个一维张量x和一个四维张量y。然后，使用tf.matmul函数对它们进行矩阵乘法运算，得到结果result。最后，通过创建一个会话（Session）并调用sess.run(result)来运行计算图并打印结果。
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2回答
在TensorFlow Core中，有一个名为tf.math.scalar_mul的操作。
我想在TensorFlow.js中缩放张量。例如，通过尝试a * 0.1，我得到了一条错误消息(至少来自类型记录)：The left-hand side of an arithmetic operation must be of type 'any', 'number', 'bigint' or an enum type.ts(2362)。
缩放张量是否适用，而不使它们按数组排列，然后将其按元素比例转换回张量？
浏览 2提问于2020-05-19得票数 3
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我正在使用Python语言处理TensorFlow。 我通读了tf.random.truncated_normal的文档，输入的'shape‘得到一维张量或python数组，即一个向量(根据https://www.tensorflow.org/guide/tensors)。 然而，在我使用的例子中，'shape‘是一个四维张量。或者它被认为是一个向量？也许我对向量和张量的定义有问题？ def weight_variable(shape, name = 'noname'):
initial = tf.truncated_normal(shape, stdde
浏览 9提问于2018-12-26得票数 0
1回答
我正在遵循tensorflow CNN教程，遇到了一个问题，即Tensorflow中的“张量”和多维矩阵以及一般情况下，在编程上有什么不同。
我试着自己研究张量是什么，我发现的是:它可以是n阶的，其中每个元素都有n维的信息。例如，如果我们有一个张量A和一个坐标为(3,2,5,4)的数据点，那么我们讨论的是一个具有一个元素的四维张量A。对吗？
我发现的其他文章说，张量与数组相同，只是张量的元素可以转换。同样，我看不出张量和普通多维数组之间的区别。我们总是可以在数组上应用一个函数并转换元素。
你能试着澄清一下它们的定义/性质和区别吗？
浏览 3提问于2018-02-03得票数 6
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我想计算两个张量:一维张量[batch_size, value]和四维张量[batch_size, L, W, D]。 我想要执行的计算可以用下面的for循环表示： tensor1D = ... #shape = [batch_size, value]
tensor4D = ... #shape = [batch_size, L, W, D]
result = tensor4D
for i in range(batch_size):
result[i] = tensor1D[i] * tensor4D[i]
return result result是我想要计算的
浏览 61提问于2021-09-30得票数 0
假设我们有两个TensorFlow张量：input和weights。
比方说，input是n个图像的张量。所以它的形状是n，H，W，C。weights是n个标量权重的简单列表：[w1 w2 ... wn]
其目的是将每个图像与其相应的权重进行标量相乘。
如何做到这一点？
我尝试使用具有1x1核的tf.nn.conv2D，但我不知道如何将秩1权重张量重塑为所需的秩4核张量。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2019-10-20得票数 1
1回答
在调试Tensorflow代码时，我想输出张量的形状，比如说，print("mask's shape is: ",mask.get_shape())，但是相应的输出是mask's shape is (?,?,?,1) --如何解释这种输出，是否知道这个张量的前三个维度的确切值？
浏览 3提问于2016-09-19得票数 0
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我正试图通过使用ResNet、TensorFlow2和CIFAR-10数据集来编写基于的Python3 CNN体系结构。您可以访问木星笔记本。
在使用"model.fit()“对模型进行培训期间，经过一段时间的培训，我得到以下错误：
ValueError:输入0与层模型不兼容:期望shape=(无，32，32，3)，找到shape=(32，32，3)
训练图像是使用batch_size =128批处理的，因此训练循环给出了TF Conv2D期望的四维张量- (128，32，32，3)。
这个错误的来源是什么？
浏览 3提问于2021-03-05得票数 0
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假设我有一个张量：
import tensorflow as tf
t = tf.Variable([[[[0., 235., 0., 0., 1006., 0., 0., 23., 42.], [77., 0., 0., 12., 0., 0., 33., 55., 0.]],
[[0., 132., 0., 0., 234., 0., 1., 24., 0.], [43., 0., 0., 124., 0., 0., 0., 52., 645]]]])
我想省略零，只留下一个形状的张量：(1，2，2，4)，其中4是张量中非零元素的数量，如下所示
t = t
浏览 9提问于2017-02-04得票数 3
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Tensorflow有一个叫做的函数，它将高维张量相乘。但我很难理解它是如何工作的，部分原因可能是因为我很难想象它。
我想做的是把矩阵乘以三维张量的每一片，但我不太明白张量a的形状是什么。Z是最内在的维度吗？下列哪一项是正确的？
我最希望第一个是正确的--这对我来说是最直观的，并且很容易在.eval()输出中看到。但我怀疑第二个是正确的。
Tensorflow说batch_matmul执行：
out[..., :, :] = matrix(x[..., :, :]) * matrix(y[..., :, :])
那是什么意思？在我的例子中，这意味着什么？什么是与什么相乘的？
浏览 3提问于2015-12-09得票数 12
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1回答
我试图理解如何使用dimshuffle向四维张量广播噪声。例如，四维张量具有形状(num_examples, 3, 32, 32)，其中3对应于32*32图像的r，g，b分量。我想要添加高斯噪声，但是我想把相同的噪声添加到所有三个分量(如r，g，b)中，对于每一个例子，噪声将是一个随机的32*32矩阵。
所以我必须分别添加维数(num_examples, 3, 32, 32)和(num_examples, 32, 32)的两个张量。我还没有弄清楚如何在第二张量上使用dimshuffle，以便它的最后两个维度可以被广播。
浏览 4提问于2016-11-19得票数 1
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为什么tf.matmul不适用于转置张量？
transpose_b=True没事，但tf.transpose(inp)不行。
这张截图是在Colab用tensorflow-gpu==2.0.0-rc1制作的。
浏览 5提问于2019-09-19得票数 2
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1回答
我有一个(2,1024,4,6)的四维张量。我想用转置卷积法对这种张量的空间维数进行二次采样，并将信道数从1024减少到512。我想要一个像这个(2,512,8,12)的四维张量。我怎么能这么做？另外，转置卷积是减少信道数目的好主意吗？例如，我使用了以下脚本，但它不起作用：
nn.ConvTranspose3d(in_channels=1024, out_channels=512, kernel_size=(1,2,2), stride=(1,3,2), padding=(0,1,1))
浏览 2提问于2022-08-02得票数 1
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Tensorflow具有稀疏到密集矩阵乘法的实现tf.sparse_tensor_dense_matmul，但它是否具有稀疏到密集的元素乘法(两个张量具有相同的形状)？我希望避免将稀疏张量转换为密集张量，因为它不适合内存。
浏览 6提问于2017-08-03得票数 1
在tensorflow中，如果我有一个张量： A = tf.fill([3,2,2],2) # shape [3,2,2]
B = tf.constant([1,2,3]) # shape [3] 我如何将它们相乘，从而得到形状为3,2,2的张量 [
[ [2,2], [2,2] ],
[ [4,4], [4,4] ],
[ [6,6], [6,6] ]
] 我的乘法因子在这里是简单的演示。
浏览 17提问于2019-02-16得票数 1
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1回答
按照惯例，图像张量总是三维的:一维表示其height，一个表示其width，另一个表示其color channel。它的形状看起来像(height, width, color)。
例如，128个大小为256x256的彩色图像可以存储在形状为(128, 256, 256, 3)的4D张量中。颜色通道在这里表示RGB颜色。另一个例子，128个灰度图像存储在一个4D张量的形状(128, 256, 256, 1)。颜色可以编码为8位整数。
对于第二个例子，最后一个维度是一个只包含一个元素的向量。然后，可以使用三维张量的形状(128, 256, 256,)代替。
我的问题来了:我想知道使用三维张量而不是
浏览 1提问于2019-03-15得票数 6
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我正在用手电筒写一个神经网络。
作为其中的一部分，我必须将维数a x b x c的三维张量转换为维数a x b*c的二维张量。
以下是代码：
input = torch.Tensor(a, b, c) -- Arbitrary 3D tensor
net = nn.Sequential()
net:add(nn.View(-1):setNumInputDims(2))
net:forward(input)
现在，我想修改我的网络，以便它可以处理小型批次作为输入。因此，我想把维数d x a x b x c的四维张量转化为维数d x a x b*c的三维张量，其中d是我的小批中的元素数。d是事先
浏览 5提问于2015-11-20得票数 0
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1回答
我有一个四维张量，尾巴，和一个三维张量，尾巴。我想把三维张量的值赋给4D张量的第一行，但是我没有得到尾部数组中值的任何变化。
>>> tail.shape
(32,32,3)
>>> tails.shape
(350,32,32,3)
>>> tails[1].shape
(32,32,3)
>>>tails[1] = tail
浏览 6提问于2022-04-13得票数 0
我想用tf.image.crop_and_resize来描述一个三维张量和形状[image_height, image_width, depth]，但是tf.image.crop_and_resize期望四维张量和形状[batch, image_height, image_width, depth]。
如何临时“取消挤压”以插入批处理维度？
浏览 0提问于2018-05-08得票数 0
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在PyTorch中，我有一个维数B x 9 x C x H x W的5D张量X。我想把它转换成一个四维张量Y (维数B x 9C x H x W )，这样连接就会以通道的方式进行。
为了说明一下，
a = X[1,0,:,:,:]
b = X[1,1,:,:,:]
c = X[1,2,:,:,:]
...
i = X[1,8,:,:,:]
然后在张量Y中，a to i应该是信道级的级联。
浏览 3提问于2020-12-27得票数 0
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我用的是Tensorflow 2.9.1。我有一个test_dataset对象的tf.data.Dataset类，它存储输入和标签。输入是四维张量，标签是三维张量：
print(tf.data.Dataset)
<PrefetchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(64, 5, 548, 1), dtype=tf.float64, name=None), TensorSpec(shape=(64, 1, 1), dtype=tf.float64, name=None))>
第一个维度是小批量大小。我需要将这个Tensorflow数据集转换
浏览 15提问于2022-07-13得票数 0
我试图使用tf.slice()操作符分割一个四维张量，如下所示：
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1], name='Images_2D')
slice_im = tf.slice(x_image,[0,2,2],[1, 24, 24])
但是，当我尝试运行这段代码时，我会得到以下异常：
raise ValueError("Shape %s must have rank %d" % (self, rank))
ValueError: Shape TensorShape([Dimension(None), Dimension(
浏览 1提问于2016-02-11得票数 2
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在TensorFlow中有许多图像操作用于在训练过程中失真输入图像，例如tf.image.random_flip_left_right(image, seed=None)和tf.image.random_brightness(image, max_delta, seed=None)等。
这些功能是为单个图像(即形状高度、宽度、颜色通道的三维张量)而设计的.我如何使他们工作在一批图像(即四维张量与形状批处理，高度，宽度，颜色通道)？
一个工作的例子将是非常感谢的！
浏览 1提问于2016-08-12得票数 20
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我有两个张量，第4级的a和第1级的b，我想通过“收缩”离开的最后一个轴来生成3级的aprime，用它对b的点积代替它。在numpy中，这和np.tensordot(a, b, 1)一样简单。但是，我无法在Tensorflow中找到这样的方法。
如何将张量的最后一个轴替换为等于该轴的点积与另一个张量(当然，形状相同)的值？
更新
我在维基百科上看到，这被称为“张量内积”，也就是张量收缩。这似乎是一个常见的操作，我很惊讶在Tensorflow中没有明确的支持。
我相信，通过tf.einsum，这是可能的；然而，我还没有找到一种通用的方法来实现这一点，而这种方法适用于任何级别的张量(这可能是
浏览 5提问于2016-10-05得票数 0
2回答
理解张量等级和行为
、、、
我从tensorflow开始，当涉及到张量的级别以及它们如何相互作用时，我有一个很大的问题。
我随身携带了以下代码：
w = tf.Variable(tf.constant([0.2,0.6]))
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = w * x
如您所见，这是一个非常简单的设置。
但是，当我执行print w时，输出是Tensor("Variable_13/read:0", shape=(2,), dtype=float32)。
shape(2,)是什么意思？逗号表示什么？
此外，以下是在sess = tf.Session()和初
浏览 2提问于2017-06-23得票数 1
假设我有以下张量：
X = np.zeros((3,201, 340))
Y = np.zeros((340, 28))
用numpy成功地制作X，Y的点积，并产生形状(3,201，28)的张量。然而，使用tensorflow时，我得到了以下错误：Shape must be rank 2 but is rank 3 error ...
最小代码示例：
X = np.zeros((3,201, 340))
Y = np.zeros((340, 28))
print(np.dot(X,Y).shape) # successful (3, 201, 28)
tf.matmul(X, Y) # err
浏览 22提问于2017-12-25得票数 2
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我必须用大小(b，c，h，w)的两个张量(c)来规范尺寸的张量，这两个张量代表了各自的均值和标准差。
我想不出如何将形状张量乘以torch.Size(1，3,128,128)和形状torch.Size(3)的张量。
我想要完成的是:取小张量的第一个元素，用它乘以大张量的第一个128x128部分。对第二个元素和第二个128x128张量这样做。
def normalize(img, mean, std):
""" Normalizes an image tensor.
# Parameters:
@img, torch.tensor of
浏览 5提问于2022-10-29得票数 0
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1回答
如何将四维张量乘以二维矩阵？
、、、、
我有一个四维张量batch_size，num_rows，num_cols，num_values，形状为N, 60,60 ,1，我想用一个60，60矩阵来加权WH维数。我怎么能这么做？
浏览 1提问于2019-09-10得票数 0
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我有一个(相对稀疏的) 2d张量U，形状为1s和0。每一行表示用户，每列表示单元格为1的项(如果用户已经与所述项进行交互)，如果没有，则为0。
我希望应用下拉(或类似的张量操作)，以便随机地将每行p%中的1s (即每个用户)设置为0。
在没有B维度的for -循环的情况下，我如何有效地完成这个任务(在考虑了0之后，我只会在行1d张量上使用py手电筒的下拉项)？
浏览 3提问于2022-06-07得票数 1
2回答
这与TensorFlow中的实现问题有关。我有一个大小为(batch_size, time_steps, 256)的张量H (但batch_size和time_steps在构建时都是None )。 我想计算形状(batch_size, time_steps, time_steps, n_dim)的张量A，它是时间维度上的笛卡尔乘积。因此，简单地说： A[:,i,j,:] = some_func(H[:,i,:], H[:,j,:]) 由于在构建图形时time_steps的数量是None，那么计算A的一种优雅方法是什么呢
浏览 23提问于2018-12-28得票数 0
假设我有一个变高的张量，即形状batch_size=32，height=None，width=25，n_channels=128。我想用conv2d_transpose操作来增加这个张量，但我不知道如何生成所需的output_shape参数。在已知的高度下，我会做这样的事情
def get_conv_transpose_shape(input, out_channels):
out_shape = input.get_shape().as_list()
out_shape[1] *= 2
out_shape[2] *= 2
out_shape[3] = out_
浏览 0提问于2016-12-01得票数 0
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除其他外，机器学习框架包括以下功能：
增援
衡量标准和损失
这些函数是张量的简单转换，似乎是框架独立的。但是，例如，使用一些特定于tensorflow的函数，如tf.convert_to_tensor()或tf.cast()。因此，它不能很容易地使用在火把。另外，tensorflow非常喜欢使用tensorflow张量，而不是numpy张量来创建tensorflow图。
是否有任何现有的努力或想法，如何编写这样的函数的方式，可以在这两个框架中使用？我在想纯粹的numpy函数，它可以以某种方式转换为tensorflow或Py手电筒。
浏览 4提问于2022-04-01得票数 1
我想调用tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(images,height,width)来调整输入图像的大小。由于我输入的图像都是二维像素数字数组的形式，而resize_image_with_crop_or_pad的图像输入必须是三维或四维张量，这将导致一个错误。我该怎么办？
浏览 2提问于2017-06-13得票数 1
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1回答
给出了形状[None,1,None]的张量(首先没有一个是批大小，对应于例如[1,1,28])，我想生成一个[None,1,None,None]形式的tf.zeros_like矩阵，其中最后两个Nones是相同的(在示例中是[1,1,28,28])。
假设d是形状的向量( [None,1,None] )，我尝试的是：
z = tf.zeros_like(tf.broadcast_to(d, tf.concat([d.shape, d.shape[-1:]], axis=0)), tf.int32)
其思想是:为了保持大小正确，我将d的形状与最后的d形状连接在一起，然后将d广播到这些形状，以使用
浏览 2提问于2019-11-14得票数 1
回答已采纳
在tensorflow中，如果您分别有两个形状为NxTxD和NxDxT的张量(N=batch_size、T=SequenceLength、D=NumberOfFeatures)，则可以对它们点上点并得到NxTxT的输出，如下所示：
import tensorflow as tf
import numpy as np
x1 = np.arange(2 * 4 * 3).reshape(2, 4, 3)
x2 = np.flip(np.arange(2 * 4 * 3).reshape(2, 3, 4), 1).copy()
print(x1.shape, x2.shape)
dotted =
浏览 3提问于2021-11-26得票数 1
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1回答
我正在使用Pytorch尝试创建一个四维张量(二进制掩码)，使用三维张量的“堆栈”，每个张量包含二进制掩码。
三维张量具有在704宽和1080高的二进制掩模中的一些分割对象的n个实例。
假设我有三个这样的三维张量。它们的大小都是n, 704 , 1080，其中n是帧的单个掩码(因此，单个二进制掩码)的数量，704是高度，1080是宽度：
t1.size = torch.Size([9, 704, 1280])
t2.size = torch.Size([12, 704, 1280])
t3.size = torch.Size([10, 704, 1280])
我想通过添加第四个维度来创建它们的
浏览 1提问于2020-04-28得票数 0
我最近一直在研究DCGAN。我试着跟随pytorch.org DCGAN教程的实现，发现它(表面上)缺乏项目&重塑层，这在图表中是存在的：
📷
这让我非常困惑，所以我搜索了其他实现，并找到了tensorflow.org DCGAN教程，这进一步使我感到困惑。ArXiv的原始论文明确指出：
值得注意的是，没有使用完全连接或池层。
但是tensorflow官方教程正在使用完全连接(密集)层来重塑！
我也找到了参考DCGAN实现，但没有帮助，因为我不能理解lua脚本。
因此，问题是:从DCGAN文件中正确地实现发电机网络是什么？我应该省略项目和重塑或使用密集层吗？
浏览 0提问于2022-10-02得票数 1
我正在重新实现，关键操作是双线性张量积。我几乎不知道这是什么意思，但这篇论文有一个很好的小图形，我理解它。
关键操作是e_1 *W* e_2，我想知道如何在tensorflow中实现它，因为剩下的应该很容易。
基本上，给定3D张量W，将其切片为矩阵，对于第j个切片(矩阵)，将其每边乘以e_1和e_2，得到一个标量，这是结果向量(此操作的输出)中的第j个条目。
所以我想计算d维向量e_1，d x d x k张量，W，和另一个d维向量e_2的乘积。这个产品可以像现在一样用TensorFlow简洁地表达吗，或者我必须以某种方式定义我自己的操作？
早先编辑了
为什么这些张量相乘不起作用，有没
浏览 127提问于2015-12-06得票数 16
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1回答
使用Keras重复张量的特定元素
、、、、
我使用shape=的四维张量(N，2,127，52)
我用：
tf.keras.backend.repeat_elements(tensor, 2, axis=3)
通过重复每个值，将最后一个轴大小从52复制到104：
shape=(N，2,127,104)
现在，我想对第三个轴上的最后10个元素进行相同的处理，但是现在有：
shape=(N，2,127,114)
我还在研究如何通过在最后一个轴张量中间添加一个零矢量来添加一个额外的“列”，结果是：
shape=(N，2,127,115)
我该怎么做？
浏览 3提问于2022-09-05得票数 1
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我有一个三维张量(sequence_length，batch_size，word_dim)，我需要用"word_dim“维数做矩阵运算，这样就可以将张量转换为(sequence_length，batch_size，hidden_dim)。看来matmul运算只适用于二维张量。由于"batch_size“的存在，我不能将三维张量转换成二维张量。我该怎么做？
浏览 2提问于2016-10-30得票数 0
在tensorflow中，有用于进位和矩阵乘法的很好的函数，但是在查看文档之后，我找不到任何内部函数来获取两个张量的外部乘积，即由小张量元素的所有可能乘积(如numpy.outer)生成更大的张量：
v_{i,j} = x_i*h_j
或
M_{ij,kl} = A_{ij}*B_{kl}
tensorflow有这样的功能吗？
浏览 5提问于2015-11-22得票数 19
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在Keras中，Conv2D的输入张量通常是维数为batch_size * n * n * channel_size的四维张量。现在我有一个维度为batch_size * N * n * n * channel_size的5D张量，我想为N中的每个i应用最后三个维度的2D卷积层。例如，如果内核大小为1，那么我期望输出的维度为batch_size * N * n * n * 1。 有人知道用Keras实现它的简单方法吗？ 例如，对于完全连接的层，Keras可以自动执行此操作。如果输入具有形状batch_size * N * n，则Keras中的密集层将为N中的每个i设置FC层。因此，如果设置为
浏览 23提问于2019-01-07得票数 0
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我在TS 2.0中得到了这个错误。
AttributeError:模块'tensorflow‘没有属性'resize_nearest_neighbor’
tf.resize_nearest_neighbor(conv3, (tf.shape(conv2)[1], tf.shape(conv2)[2]))
有什么可供选择的吗？
浏览 1提问于2020-10-29得票数 0
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我有一个3阶张量的形状(100, 257, 121)，我们称之为y_pred。
我从形状(257, 121)中提取了一个2级张量，我们称之为y_element。
是否有一种类似于tensorflow.not_equal()的方法，将y_element与沿y_pred轴0的其他2级张量单元进行比较，并返回形状(100)的布尔张量。
调用tensorflow.not_equal(y_pred, y_element)确实返回一个bools张量，但其形状与y_pred相同，这意味着它正在将y_element张量与y_pred中的所有3109700个值进行比较。
浏览 2提问于2020-05-18得票数 1
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1回答
我想得到一个张量中关于轴的绝对值的最大值。注意，我不想要最大绝对值，我想要有最大绝对值的值(所以我需要保留符号)。
理想情况下，我想要类似于reduce_max或reduce_min的东西
tensor = tf.constant(
[
[[ 1, 5, -3],
[ 2, -3, 1],
[ 3, -6, 2]],
[[-2, 3, -5],
[-1, 4, 2],
[ 4, -1, 0]]
]
)
# tensor.shape = (2, 3, 3)
tensor.reduce_maxamplitude(t
浏览 3提问于2022-10-11得票数 1
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我使用TFLite .a static lib在安卓上集成了TFLite。TFLite支持TfLiteTensor类，不支持张量类。如何在类似tensorflow张量操作的tensorflow lite上使用张量？例如，张量升维、降维和张量切片。谢谢!
浏览 11提问于2021-02-17得票数 0
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我正在尝试将张量从[A, B, C, D]重塑为[A, B, C * D]，并将其提供给dynamic_rnn。假设我事先不知道B、C和D(它们是卷积网络的结果)。
我认为在Theano中，这样的重塑应该是这样的：
x = x.flatten(ndim=3)
在TensorFlow中，似乎没有简单的方法来做到这一点，到目前为止，我想出了以下方法：
x_shape = tf.shape(x)
x = tf.reshape(x, [batch_size, x_shape[1], tf.reduce_prod(x_shape[2:])]
即使在图形构建期间x的形状是已知的(例如，print(x.ge
浏览 0提问于2017-10-31得票数 6
我需要从两个矩阵创建三维张量m，b (两个二维张量)，这样m[i][k][j] = a[i][k] * b[k][j] (实际上维数顺序在这里并不重要，所以它也可以是：) m[k][i][j] = a[i][k] * b[k][j]或m[i][j][k] = a[i][k] * b[k][j]。
我找到了创建四维张量n，n[i][l][k][j] = a[i][l]*b[k][j]的方法，现在我只需要在l==k中切片/收集/取其中的元素。
有没有任何方法可以对n进行切片，或者以其他更好的方式创建m？
a_mat = Nx.random_uniform({5,5}, names: [:i, :l
浏览 3提问于2022-06-17得票数 0
首先，我知道有人问了一个相关的问题。
然而，这个问题是关于实施和内部的。我在看报纸"“。这里引用了以下两点：
1.
张量本身并不在内存中保存或存储值，而是只提供一个接口来检索张量引用的值。
在我看来，张量是一个简单地存储指向一个操作结果的指针的对象，在检索张量的结果或值时，它只是取消了那个指针。
2.
变量可以描述为存储张量的内存缓冲区的持久的、可变的句柄.因此，变量具有一定的形状和固定的类型。
在这里，我感到困惑，因为我认为，基于前面的点，张量只是存储一个指针。如果它们只是指针，它们也可能是可变的。
准确地说，这些是我的问题：
“内存缓冲区”的含义是什么？
“
浏览 4提问于2016-11-29得票数 23
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我正在尝试收集keras中张量中特定张量/(向量/矩阵)的索引。因此，我尝试在tf.where中使用tf.gather来获取要在gather函数中使用的索引。
但是，在测试相等性时，tf.where为匹配值提供了元素级索引。我希望有能力找到张量(向量)的索引(行)，这些张量等于另一个张量。
这对于在张量中找到匹配一组感兴趣的一热向量的一热向量特别有用。
到目前为止，我有一些代码来说明它的缺点：
# standard
import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelBinariz
浏览 2提问于2017-10-14得票数 0
我正在尝试使用Docker + tensorflow-serving来服务我的模型。但是，由于使用迭代器服务模型的限制(使用
make_initializable_iterator() )，我不得不拆分我的模型。
我正在使用grpc与我在docker上的模型进行交互。问题是我预测的张量大约是10MB，序列化后的张量大约是4.1MB。我得到的错误是：
"grpc_message":"Received message larger than max (9830491 vs. 4194304)"
有没有办法把我的预测写到磁盘上，而不是在grpc响应中传输它们？输出文件
浏览 1提问于2019-02-17得票数 7
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