我尝试使用传入张量的形状来形成输出，有点像这样： sz = tf.shape(x)[1]我该如何解决这个问题呢？
浏览 5提问于2021-05-12得票数 0
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毕氏张量标引
、、
我目前正致力于将一些代码从tensorflow转换为py手电筒，我遇到了 func的问题，没有直接的函数来转换它。我想做的基本上是索引，我有两个张量，特征张量形状的[minibatch, 60, 2]和索引张量[minibatch, 8]，比如第一个张量是张量A，第二个张量是B。在Tensorflow中，它直接用tf.gather(A, B, batch_dims
浏览 1提问于2019-07-17得票数 3
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我想知道如何做以下事情：假设我们想要维64的一些输出特性，那么我想要获得一个新的形状(4,5,64)对象
浏览 7提问于2021-12-15得票数 0
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我有一个张量xi的形状(?, 20, 10)和另一个张量y_data的形状(?, 20, 1)。我想使用y_data张量来“索引”xi张量，以便做一些类似tf.exp(xi[y_data] - tf.log(tf.reduce_sum(xi, axis=2))的事情。例如，tf.exp(xi[:, :, 4] - tf.log(tf.reduce_sum(xi,
浏览 3提问于2017-11-27得票数 1
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稀疏tensor.shape方法返回一个张量对象，该对象似乎对提取稀疏张量的实际形状没有任何用处，而不是求助于运行函数。：这是没有用的。返回: TensorShape(Dimension(4)，Dimension(4))
我可以使用此输出并将其转换为整数的列表或元组，而无需调用run()。然而，我不
浏览 3提问于2016-10-27得票数 0
我有两个张量:张量a有形状(n, 1)，张量b有形状(p, q)，其中p和q都很小，但是n很大。我想把它们的“外积”张量c作为形状为(n, p, q)的张量，这样它的元素是我应该如何使用tensorflow/keras广播或函数来实现这一点而不需要循环呢
浏览 2提问于2020-02-28得票数 1
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我想用assert做一些比aborting更有用的事情，包括刷新一些打开的文件，以及打印堆栈跟踪。
我读过几篇关于断言的文章，比如，其中讨论了如何实现断言。但是，我想用我自己的断言处理程序来替换，甚至在第三方库中也是如此，第三方库是我的程序所使用的。我理解大多数(但不是所有)编译器(gcc、MSVC、clang) &库(Qt，boost)，我使用<
浏览 0提问于2013-02-14得票数 1
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我有一个自定义的Keras层，我使用Theano作为后端，我想执行以下操作：例如，在一个简单的FF层中，如何将张量a的前N个值设置为值x？self, x, mask=None):
a
浏览 7提问于2017-01-29得票数 1
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假设values和张量T都有形状(N,K)。现在，如果我们从矩阵的角度来考虑它们，我想让T的每一行都获得对应于values最大值的索引的行元素。我可以很容易地找到这些索引：它返回形状为(N)的张量。现在，我如何从T中收集这些索引，以便获得某种形状的N？我试过了
result = tf.gather(T,max_indi
浏览 0提问于2017-02-11得票数 2
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背景：from keras import backend as K
return K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred)), axis=-1)
这里，y_pred和y_true是表示一定形状的nump
浏览 0提问于2019-02-10得票数 0
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我最终迁移到了TF 2.1，并且我正在尝试将我的代码移植到原生TF 2.1。所以这里有一个问题:如何将不同等级的粗糙张量重塑为一维张量？本质上，我有一组权重矩阵，例如。[3,3,1,32], [32], [21632,20], [20], [20,10], [10] (这些是形状，不是值)，我想把整个怪物展平成一个一维张量。做这件事最有效的方法是什么？更好的是，我如何编写一个函数来
浏览 6提问于2020-05-07得票数 0
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我有MxNxC形状的张量A，其中M代表例子数，N是特征数，C是3欧拉旋转角。还有一个类似形状的张量B，而不是角，而是坐标。我们需要的是把这两个张量转换成一个包含仿射变换矩阵的张量，这样它的形状就像MxNx4x4。我不知道如何一起迭代这些张量，我寻找和，但是它们只在第一个维度迭代。我要找的是一些方法，像下面这样<
浏览 0提问于2018-11-23得票数 0
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我有一个关于tf的map函数的问题。我在使用这个函数时遇到了奇怪的行为。如果我按照手册中的说明进行操作y = tf.map_fun(lambda x: x*x, label_tensor)然而，如果我想实现我自己的函数，它似乎不起作用。它总是将一个张量传递给指定的函数，而不是用来处理张量</
浏览 55提问于2018-09-10得票数 3
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我想把一个特定形状的张量设为0.9。在tensorflow中有以下命令： tf.ones_like() 所以我把形状放在那里，我得到了1的向量。我想要做同样的事情，但使用其他值，如0.9，所以我想将形状放在tf.ones_like中，但我希望张量的值为0.9 我该怎么做呢？
浏览 10提问于2019-05-19得票数 1
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我正在尝试并行不同的张量操作。我知道tf.vectorized_map和/或tf.map_fn可以相对于第一个轴并行输入张量，但这不是我想要的。我正在寻找一种方法来并行化一组可能具有不同形状的张量上的for循环。(如果可能，我对任何其他库都是开放的，例如JAX、numba等。)
谢谢!
浏览 3提问于2021-07-07得票数 1
我正在尝试在tensorflow中训练模型，并获得一些张量的形状。但是即使我使用形状函数，我也看不到张量形状。我只能看到以下输出。 我应该怎么做才能看到张量的形状？
浏览 27提问于2021-08-27得票数 1
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我想在tensorflow中进行以下标准化，但我不确定如何做。 我有一个张量a，它的形状是(c，c)，在这种情况下，假设是c=16。我有另一个形状为b的张量，它的形状是(w，w，c)，w= 32，c=16 (因此b的维度是高度w，宽度w和深度/通道c)。在这两种情况下，我都忽略了批量维度，但您可以假设a和b具有相同的批量维度/样本数量。我想做一些</em
浏览 32提问于2021-04-06得票数 1
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2-D张量，如： [0,1,0,0,0,1]][[0,0,1,1,1,0],我该怎么处理tensorflow
浏览 0提问于2018-03-07得票数 0
Pytorch提供torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True)函数来计算给定维数dim上给定input张量的k最大元素。我有一个(64, 128, 512)形状的张量，我使用torch.topk的方式如下-我发现类似的tensorflow实现如下我的问题是如何将dim=1参
浏览 6提问于2022-01-20得票数 1
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假设我训练了一个TensorFlow模型并保存了它，现在有了一个不同的模型，我想对模型中的一些层(它们具有相同的形状)使用保存模型中的一些权重。现在，我能够找到如何从模型(带有特定名称)中保存特定变量，但我无法找到任何示例来按名称还原这些变量。
例如，假设在我保存的模型中，我保存了一个名为"v1“的权重张量(具有某种形状)。在我的新模型
浏览 5提问于2016-10-09得票数 5
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