特征张量模块通过使用模板参数支持静态秩张量,类似于Eigen::Tensor<typename T,int dims>。我将只使用Eigen::Tensor<double, n>,在编译时不一定知道n。是否有这样一门课:
class TensorWrapper{
Eigen::Tensor<double,??????> t; //not sure what could go here
TensorWrapper(int dimensions){
t = Eigen::Tensor<double,dimensions>
如何在Tensorflow.js中变异张量的值?例如,如果我有一个张量创建如下:const a = tf.tensor1d([1,2,3,4])
如何更改张量的第三个元素的值?我知道张量是不可变的,变量是可变的。
这样做:const a = tf.variable(tf.tensor1d([1,2,3,4]))似乎解决不了问题。我做不到:
const a = a[0].assign(5)
我可以在python 中这样做:
a = tf.Variable([1,2,3,4]) a = a[0].assign(100) with tf.Session() as sess: sess.run(
我正在和tensorflow一起研究一个算法。以下是想要的代码的NumPy版本: x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
sets = {1,5,7}
y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
for i in range(10):
if i in sets:
y[i] = x[i] 它会得到结果: y = [0,2,0,0,0,6,0,8,0,0] 如何在tensorflow中实现此功能?有没有办法使用相同的逻辑在tensorflow中实现这一点,而不是在计算后将NumPy数组转换为张量,而是使用张量执行所有操作(例如,使用张量来索引张量,
试图理解keras优化器()中的优化代码。在get_updates模块中,我们有:
# momentum
shapes = [K.int_shape(p) for p in params]
moments = [K.zeros(shape) for shape in shapes]
self.weights = [self.iterations] + moments
for p, g, m in zip(params, grads, moments):
v = self.momentum * m - lr * g # velocity
self.updates.append(
我发现Tensorflow提供了scatter_update()来为0维中的张量片赋值。例如,如果张量T是三维的,我可以将值v[1, :, :]赋值给T[i, :, :]。
a = tf.Variable(tf.zeros([10,36,36]))
value = np.ones([1,36,36])
d = tf.scatter_update(a,[0],value)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print a.eval()
sess.run(d)
我有三个张量,A, B and C in tensorflow,A和B都是形状(m, n, r),C是(m, n, 1)形状的二元张量。
我希望根据C的值从A或B中选择元素。显而易见的工具是tf.select,但是它没有广播语义,所以我需要首先显式地将C广播成与A和B相同的形状。
这将是我第一次尝试如何做到这一点,但它不喜欢我把张量(tf.shape(A)[2])混合到形状列表中。
import tensorflow as tf
A = tf.random_normal([20, 100, 10])
B = tf.random_normal([20, 100, 10])
C = tf.rand
我正在尝试用Tensorflow重写下面的Python代码。但是,我在使用tf.map_fn迭代张量时遇到了问题。
这里depth是形状[batch_size,256,256]的张量,normal是形状[batch_size,256,256,3]的张量,scale是形状[batch_size,256,256]的张量。
for b in range(0,batch_size):
depth[b,:,:] = [scale[b,0,0] + (scale[b,0,1] - scale[b,0,0])* x for x in depth[b,:,:]]
normal[b,:,:,:]
输入张量rnn_pv为(?, 48, 1)形状。我想缩放这个张量中的每个元素,所以我尝试使用Lambda层,如下所示:
rnn_pv_scale = Lambda(lambda x: 1 if x >=1000 else x/1000.0 )(rnn_pv)
但它带来了一个错误:
TypeError: Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed. Use `if t is not None:` instead of `if t:` to test if a tensor is defined, and use TensorF
我正在将输入传递到Conv1d层,我需要将时间张量(150)和要素张量(150,15)作为150,150,15维的单个张量传递,但无法这样做
我尝试使用tensorflow的堆栈函数
inp=tf.stack([features,times],axis=1)
我希望得到shape[times,features]=[150,150,15]的张量。但是我得到了这个错误,
ValueError: Shapes must be equal rank, but are 2 and 1
From merging shape 0 with other shapes. for 'stack
假设我有一个形状为600,11的TensorFlow张量,最后(第11)列的所有元素都是零。我想像这样迭代张量的值:对于每一行,我检查该行的前10个元素的最大值是否大于值X。如果为True,则保持该行不变,如果为False,则将行的前10个元素设置为等于0,并使第11个元素等于1。如何做到这一点?我的张量的结构如下所示: import tensorflow as tf
a = tf.zeros([600, 1], dtype=tf.float32)
b = tf.random.uniform([600,10], minval=0, maxval=1, dtype=tf.float32)
c