多维上的Tensorflow embedding_lookup - 腾讯云开发者社区

embedding_lookup import tensorflow as tf embedding = tf.get_variable("embedding", initializer=tf.ones...(shape=[10, 5])) look_uop = tf.nn.embedding_lookup(embedding, [1, 2, 3, 4]) # embedding_lookup就像是给其它行的变量加上了...tf.get_variable("w", shape=[5, 1]) z = tf.matmul(look_uop, w1) opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1) #梯度的计算和更新依旧和之前一样...，没有需要注意的 gradients = tf.gradients(z, xs=[embedding]) train = opt.apply_gradients([(gradients[0],embedding

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tensorflow教程-embedding_lookup用法embedding_lookup()的用法实例 1实例2

embedding_lookup()的用法这个函数真的很常用，尤其word2vec tf.nn.embedding_lookup()就是根据input_ids中的id，寻找embeddings中的第id...实例 1 import tensorflow as tf import numpy as np input_ids = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name...0] [0 0 0 1 0] [1 0 0 0 0] [0 0 0 1 0] [0 0 1 0 0] [0 1 0 0 0]] [Finished in 3.8s] 实例2 import tensorflow

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Tensorflow安装不上

pip install tensorflow could not find a version that satisfies the requirement tensorflow安装时一直报这个错误。...手动搜索一下 pip search tensorflow 结果找到一堆，第一个好像就是，那为啥还会报这个错呢？...后来发现两个可能的原因 python的版本可能是32位的 python的版本可能是3.7几的解决办法：重新装个3.6几的python就可以了

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TensorFlow 1.2正式发布，新增Python 3.6支持

在TensorFlow1.1版本中，已经确保先前代码能够按照新的语义正确运行；这个版本允许更灵活地使用RNNCell，但是TensorFlow版本低于1.0.1时，可能会报错。...支持客户端提供的ClusterSpec’s，分配给所有工作者，确保能创建动态更新的TensorFlow集群。 TensorFlow C语言库新增对Windows系统的支持。...TensorFlow的安卓版本已经被推送到jcenter上，用户能更容易地部署到应用程序中。...在rnn网络的预处理和后期处理阶段，应该替换掉一些低效率的包装函数，使用embedding_lookup或layers.dense进行替换。...（ReLU）；(5).数据处理：多维移项（转换），分解，合并，相加和降维。

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TensorFlow 1.2.0新版本发布：新增Intel MKL优化深度学习基元

在这一新版本中，TensorFlow新增Intel MKL优化深度学习基元，实现了对Windows系统上对Python 3.6的支持，发布了开源版的TensorBoard，并进行了大量的命名修改，以实习同一模块内命名的一致性...◆ 在Windows上提供Python 3.6支持 ◆为spatio temporal deconvolution添加tf.layers.conv3d_transpose层 ◆ 添加了tf.Session.make_callable...相比于TensorFlow 1.0.1以下的版本，这是一个巨大的转变。...这类wrapper都不够高效，通常该被作为RNN的预处理或后处理的embedding_lookup 或 layers.dense所取代。...average）激活：ReLU （Activation: ReLU) 数据处理：多维移项、分解、合并、相加和扩展（Data manipulation: multi-dimensional transposition

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TensorFlow 2.0实战入门（上）

本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。...你将学到的阅读本文之后，您将更好地理解这些主题的一些关键概念主题和TysFrace/CARAS实现(Keras是一个构建在TensorFlow之上的深度学习库)。...示例来自mnist的模糊图像在较高的层次上，初学者教程中构建的模型将训练图像作为输入，并尝试将这些图像分类为0到9之间的数字。如果预测错误，它将进行数学调整以更好地预测类似的图像。...基本结构的神经网络建立在初学者的笔记本上初学者笔记本现在让我们深入研究TensorFlow是如何实现这个基本神经网络的。...是如何处理这些数据的时，理解这些数据实际上是什么样子将会很有帮助。

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【实验楼-Python 科学计算】Numpy - 多维数组（上）

原因有以下几点: Python 的 list 是动态类型，可以包含不同类型的元素，所以没有支持诸如点乘等数学函数，因为要为 list 实现这些操作会牺牲性能。...元素类型在数组创建的时候就已经确定了。 Numpy 数组节约内存。由于是静态类型，对其数学操作函数（如矩阵乘法，矩阵加法）的实现可以使用 C 或者 Fortran 完成。...使用 ndarray 的 dtype 属性我们能获得数组元素的类型： M.dtype=> dtype('int64') 当我们试图为一个 numpy 数组赋错误类型的值的时候会报错： M[0,0] =...我们也可以显示的定义数据类型的大小，比如：int64, int16, float128, complex128....) A[-1] # the last element in the array=> 5A[-3:] # the last three elements=> array([3, 4, 5]) 索引切片在多维数组的应用也是一样的

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如何在CDSW上运行TensorFlow

使用的一些知识，本篇文章主要介绍如何在CDSW平台上运行一个TensorFlow的示例，在学习本章知识前，你需要知道以下知识：《如何在Windows Server2008搭建DNS服务并配置泛域名解析...基础镜像定制Docker》《如何在CDSW中使用R绘制直方图》《如何使用CDSW在CDH集群通过sparklyr提交R的Spark作业》内容概述 1.下载示例代码及创建TensorFlow工程 2....运行示例代码测试环境 1.RedHat7.2 2.CDSW1.2.2 2.TenSorFlow示例代码下载通过GitHub下载TensorFlow的示例代码地址如下： https://github.com...tensorflow-tutorial：示例代码存放目录 README.md：工程说明文件 constraints.txt：记录工程所需要的Python依赖包 4.运行示例代码测试 1.点击“Open...示例代码 5.总结在CDSW1.2.2版本已集成了TensorFlow的包在运行示例时需要检查所需要的Packages是否都已安装，具体的安装方式Fayson在前面的文章也有介绍。

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多维数组的传递

接收多维数组的函数，可以省略相当于开头下标的n维的元素个数。但是，（n - 1）维之下的元素个数必须是常量。...以下是接收一维、二维、三维数组的参数的声明示例： void func1(int v[], int n); //元素类型为int、元素个数随意（n）。...注：所接收的数组的元素类型必须固定，但元素个数是自由的。...代码示例：为n行3列的二维数组的所有构成元素赋上同样的值 #include //将v赋值给元素类型为int[3]、元素个数为n的数组m的所有构成元素 void fill(int m[...m的所有构成元素 void mat_print(const int m[][3],int n) { int i,j; for(i = 0;i < n;i++){ for(

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如何在CDSW上运行TensorFlow

CDSW使用的一些知识，本篇文章主要介绍如何在CDSW平台上运行一个TensorFlow的示例，在学习本章知识前，你需要知道以下知识：《如何在Windows Server2008搭建DNS服务并配置泛域名解析...基础镜像定制Docker》《如何在CDSW中使用R绘制直方图》《如何使用CDSW在CDH集群通过sparklyr提交R的Spark作业》内容概述 1.下载示例代码及创建TensorFlow工程 2....运行示例代码测试环境 1.RedHat7.2 2.CDSW1.2.2 2.TenSorFlow示例代码下载 ---- 通过GitHub下载TensorFlow的示例代码地址如下： https://github.com...tensorflow-tutorial：示例代码存放目录 README.md：工程说明文件 [q9pg81sjqm.jpeg] constraints.txt：记录工程所需要的Python依赖包 4.运行示例代码测试...3.运行simple_demo.py示例代码测试TensorFlow依赖的Packages [48wacxxud7.jpeg] 4.运行tf_tutorial.py示例代码测试 [pstyymuf57.

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Android上的TensorFlow Lite，了解一下？

最近一直在考虑在Android系统上做一些AI的项目，但现在的AI项目大多数采用Python语言。在网上搜了一些移动端AI的例子，觉得Google的TensorFlow Lite比较适合。...看到这样一篇介绍Android上的TensorFlow Lite的文章，翻译出来和大家分享。翻译并非逐句翻译，加入了我的一些理解。如果有问题请参看原文或和我联系。...另外，在支持它的Android设备上，解释器也可以使用Android神经网络API进行硬件加速，否则默认在CPU上执行。在本文中，我将重点介绍如何在Android应用中使用它。...TensorFlow Lite包含一个运行时，在上面可以运行预先训练好的模型，还包含一套工具，您可以使用这些工具准备用于移动设备和嵌入式设备上的模型。...TensorFlow上还无法训练模型，您需要在更高性能的机器上训练模型，然后将该模型转换为.TFLITE格式，将其加载到移动端的解释器中。 ?

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多维数组的理解

要清楚的理解多维数组，需要先理解指针的算术运算和数组名的含义。...p指向的初始地址位2000)，那么p=p+2;实际上指向的是2000+2*sizeof（int），32位系统下的结果为2008。...2、多维数组名字的理解对于数组名大家都知道可以理解为指针，可究竟这个指针指向的内容是什么呢？...3、用数组名作为一维指针去操作多维数组其实多维数组只是为了方便程序员编程，而设定的，在内存中多维数组就是一个一维数组，它是按照从左到右一个元素一个元素线性排列的，如上述num数组中的元素就是按照从...使用时需要先找到多维数组中第一个元素的地址，然后将其赋值给一维指针，如int *p=&num[0][0][0];或int *p=num[0][0]; #include using namespace

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python 多维数组的排序

这几天写php程序，发现php里有一个array_multisort()函数十分好用，可以轻松对多维数组进行排序，查了查python的相关资料，视乎没有一个比较直接的函数来完成多维数组的排序单个数组的排序很简单...ipython代码： In [39]: array = [4, 2, 5, 1, 3] In [40]: array.sort() In [41]: array Out[41]: [1, 2, 3, 4, 5] 多维数组的排序如直接用...sort讲会按第一维的数据进行排序，如： In [42]: array = [ ['b', 4], ['e', 2], ['a', 5], ['d', 1], ['c', 3] ] In [43]: array.sort...() In [44]: array Out[44]: [ ['a', 5], ['b', 4], ['c', 3], ['d', 1], ['e', 2] ] 如何按第二维的数据进行排序呢，我们可以用sort...函数中的key形参，代码接上，如： In [45]: array.sort(key=lambda x:x[1])#lambda x:x[1]返回list的第二个数据 In [46]: array Out

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java 对多维数组的工具类（比如遍历多维数组工具类）

目录 1 遍历int类型二维数组 2 使用流遍历int 类型二维数组 3 遍历 float 类型二维数组 4 遍历 double 类型二维数组 5 遍历 int...

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如何在 CentOS 8 上安装 TensorFlow

它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行，并且它被很多组织所使用，其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus....本文解释如何在 CentOS 8 上安装 TensorFlow。 TensorFlow 同时支持 Python 2 和 3。...一个虚拟环境允许你在一台电脑上拥有多个不同且互相隔离的 Python 环境，并且急于每个项目，安装模块的指定版本，而不用担心它会影响到其他的项目。...一、在 CentOS 上安装 TensorFlow 与其他 Linux 发行版不一样，Python 在默认的 CentOS 8 上没有安装。...三、总结我们已经向你展示如何在 CentOS 8 上虚拟环境中安装 TensorFlow。

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如何在Ubuntu上安装TensorFlow 24.04

如果您使用的是Ubuntu机器并想要设置TensorFlow，则本指南[1]将引导您完成系统上安装和使用TensorFlow的过程。...PIP：PIP是Python的软件包管理。硬件：虽然TensorFlow可以在CPU上运行，但拥有GPU可以大大加快训练。...venv tensorflow_env source tensorflow_env/bin/activate 您的终端提示现在应显示虚拟环境的名称，表明其处于活动状态。..., shape=(), dtype=string) 安装TensorFlow(GPU) 如果您具有兼容的NVIDIA GPU，并且想将其用于更快的计算，则可以在GPU支持的情况下安装TensorFlow...无论您是从事一个简单的机器学习项目还是复杂的深度学习模型，TensorFlow都可以提供入门所需的工具。请记住要通过使用虚拟环境来保持环境组织，并考虑需要更快的计算，请考虑GPU支持。

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如何在 CentOS 7 上安装 Tensorflow

这篇指南将会带你一起看看如何在 CentOS 7 上安装 TensorFlow。...一、在 CentOS 上安装 TensorFlow TensorFlow 同时支持 Python 2 和 3。我们将会使用 Python 3 ，并且将 TensorFlow 安装在一个虚拟环境。...这种方式下，你可以在一台简单的电脑上拥有不同的相互隔离的 Python 环境，并且可以针对每个项目安装一个指定版本的模块，而不用担心这个模块会影响你的其他项目。...你也可以从 Github 上克隆TensorFlow Models 或者 TensorFlow-Examples，并且探索和测试 TensorFlow 实例。...deactivate 二、总结在这篇指南中，我们向你展示如何在 CentOS 7 上安装 TensorFlow。

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Mac上搭建一个干净的TensorFlow环境

作为一个小前端，最近想折腾下深度学习方面的东西，这不 TensorFlow 刚发布了 1.0 嘛。于是就想在我的 Mac Book 上跑一跑。...MacOS 非常好，自带了 Python 2.7，这是 TensorFlow 必备条件之一，但是我并不想污染系统环境，而且直接装在系统上，也不方便备份。...搞个虚拟机看起来还是必要的，同时我还希望这个环境是我可以在 Mac 上写代码，在虚拟机中运行。这时我发现了 Vagrant 这个工具。...安装 TensorFlow 安装 TensorFlow 其实是非常简单的，只要使用 Python 的包管理工具 Pip 即可，偏偏 Pip 是 Python 3 之后才自带的。...文中虽然是用 TensorFlow 来做例子，其它的也是适用的。搭建一个干净的环境，做各种实验，不要影响电脑原本的环境，还是挺重要的。

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GitHub上用于微控制器的TensorFlow Lite

这是TensorFlow Lite的实验端口，针对微控制器和其他只有千字节内存的设备。它不需要任何操作系统支持，任何标准的C或C ++库或动态内存分配，因此它的设计甚至可以移植到“裸机”系统。...核心运行时在Cortex M3上适合16KB，并且有足够的运算符来运行语音关键字检测模型，总共占用22KB。 ? ?...项目GitHub网站：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro 如需更多文档...，请点击此处：https://www.tensorflow.org/lite/guide/microcontroller 如果想要自定义示例，可以试用此代码实验室：https://g.co/codelabs.../sparkfunTF 可以使用Google提供的这个教程训练自己的模型。

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PHP的多维数组排序

以上函数都针对的是一维数组的排序。二维数组排序函数 array_multisort()函数可以对多个数组或多维数组进行排序，或者根据某一维或多维对多维数组进行排序。...$array1_sort_order = SORT_ASC [, mixed $array1_sort_flags = SORT_REGULAR [, mixed $... ]]] ) : bool 多维数组排序...，传入后相当于先对 $ids 进行排序，然后根据排序后的$ids的key重新构建需要排序的$sortArr array_multisort($ids, SORT_ASC, $sortArr); print_r...) [2] => Array ( [id] => 12 [money] => 99 ) ) 多维数组多个...key值排序使用上一个例子的数组，并且多增加一个排序key。

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tensorflow:embedding_lookup

tensorflow教程-embedding_lookup用法embedding_lookup()的用法实例 1实例2

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