TensorFlow是否支持类型为1位的二进制/布尔张量？
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它支持多种数据类型的张量，包括1位的二进制/布尔张量。这种类型的张量可以用于表示二进制数据，例如二进制图像或二进制标签。
在TensorFlow中，可以使用tf.dtypes.DType类来表示不同的数据类型。对于1位的二进制/布尔张量，可以使用tf.dtypes.bool类型。这种类型的张量只能取两个值，即True和False，用于表示二进制数据的真假或开关状态。
使用1位的二进制/布尔张量可以在一些特定的场景中带来一些优势。例如，在某些二进制分类任务中，只需要判断数据是属于两个类别中的一个，使用1位的二进制/布尔张量可以节省存储空间和计算资源。
在TensorFlow中，可以使用tf.constant函数创建1位的二进制/布尔张量，例如：
import tensorflow as tf
# 创建一个1位的二进制/布尔张量
binary_tensor = tf.constant([True, False, True], dtype=tf.bool)相关·内容
TensorFlow是否支持每个元素只占用1位(而不是8位)的布尔张量？我能定义大约100MB的大张量吗？在网上找不到任何搜索结果，这就是为什么我要问。
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如何使用布尔张量创建if语句？更准确地说，我正在尝试将大小为1的张量与常量进行比较，检查张量中的值是否小于常量。我想我必须使常量成为它自己的大小为1的张量，并使用方法来检查第一个张量是否小于第二个张量，但我不确定如何使得到的布尔张量正确地适合if语句。只需将其作为if语句<e
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似乎在tensorflow op创建中不允许使用Attr("Tout: {list(type), type}")。F tensorflow/core/framework/op.cc:160] Check failed: ::tensorflow::Status::OK() == (RegisterAlreadyLocked
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我正在使用Python在Tensorflow中推断完全卷积网络，其中网络的输出是具有维度(375,1242，1)的张量。这是包含每个像素是否属于特定类的概率的输出图像(在我的示例中为Road类- KITTY )。张量的格式为Tensor("Slice:0", shape=(375, 1242, 1), dtype=float32)。我的问题是，
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阅读TensorFlow文档：print(tensor.numpy())
TF支持NumPy对象作为输入
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在numpy中，我知道你可以这样做： array[mask] = -1 在给定掩码(布尔数组或0/1)的情况下，对于掩码中值为True的每个索引，将数组中的相关索引设置为该值(在本例中为-1)。我想知道Tensorflow中是否有与上面示例相同的等价操作(基于掩码设置张量中的值)。 提前感谢！
浏览 17提问于2020-01-03得票数 1
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我在tensorflow中有两个二进制张量。我想把它们都转换成布尔张量(以元素为单位)，基本上得到一个“交集”，一个逻辑AND。然而，在转换为布尔值的过程中，以及在logical_and部分，似乎出现了一些问题。我做错了什么？
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1回答
我正在尝试使用Keras和tensorflow后端在带有GPU的远程服务器上训练我的深度学习代码。然而，即使是GPU服务器也会声明OOM。/core/ create /op_kernel.cc:1182]资源耗尽:分配形状为13772，类型为float 2018-02-09 14:19:29.294784的张量时OOM :E tensorflow资源耗尽:分配形状为13772，类
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简单的问题确实如此，但似乎无法在TensorFlow文档中或通过googling找到函数。如何将tf.int32类型的张量转换为tf.string类型的张量x = tf.constant([1,2,3], dtype=tf.int32)
with tf.
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下面是一些代码，为我目前的黑客绕过这一点，但有更好的方法吗？部分问题是变量、张量等的类型是，例如tensorflow.pyth
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这是我的问题-
，当我在tf或pytorch中定义张量时，默认情况下它是一个cpu张量。所以，到目前为止，我所做的所有训练都是在CPU上进行的。(我知道电筒中的torch.cuda.is_available()，以确保pytorch可以访问我的GPU和tf中的device_lib模块，以检查tensorflow是否可以看到我的gpu )(我也知道tf不支持所有Nvidia gpu)
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