Tensorflow py_function设置返回值形状 - 腾讯云开发者社区

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...None, keep_dims=None) input_tensor：待求和的tensor; axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和; keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为...True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数，则系统默认为False; name：操作的名称; reduction_indices：在以前版本中用来指定轴...，已弃用; keep_dims：在以前版本中用来设置是否保持原张量的维度，已弃用; 1.2 维度和轴什么是维度？

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【tensorflow】设置显存开销

config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) 如果这里把 config.gpu_options.allow_growth设置为

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tensorflow设置日志级别

log 日志级别设置 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 这是默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL...TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # 只显示 Error 比如 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' import tensorflow...as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

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使用Docker安装TensorFlow ，并设置GPUCPU支持

一、Ubunutu20.4系统设置root登录及密钥登录 1、进入服务器主界面，将系统更换为Ubuntu20.4 https://console.cloud.tencent.com/cvm/instance...-- 设置Git用户名和邮箱 git config --global user.name "用户名" git config --global user.email "邮箱" -- 生成ssh密钥 ssh-keygen...-t rsa -C "邮箱" 之后一直回车，全部默认，不需要设置其他内容然后将C:\Users\PanYiFan.ssh下的id_rsa.pub使用记事本打开，复制里面的内容。...1、设置 NVIDIA 容器工具包，官网 1、设置包存储库和 GPG 密钥： $ distribution=$(....1000, 1000])))" 设置支持 GPU 的映像可能需要一段时间。

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Python+tkinter设置Label字体、字号、样式、对齐方式、鼠标形状、响应鼠标事件

功能描述：使用Python+tkinter开发GUI应用程序窗口，设置Label标签组件的字体、字号、样式、对齐方式、鼠标形状，并设置鼠标事件处理函数。参考代码： ? 运行效果： ?

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tf.lite

返回值：包含张量信息的字典列表。7、invokeinvoke()调用解释器。在调用此函数之前，请确保设置输入大小、分配张量和填充值。...value:要设置的张量的值。...(默认设置((OpsSet.TFLITE_BUILTINS)))1、__init____init__(supported_ops=None)九、tf.lite.TFLiteConverter将TensorFlow...参数：graph_def:冻结的TensorFlow GraphDef。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。...参数：sess:TensorFlow会话。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。

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tf.compat

.): 在TensorFlow 2.0中，遍历TensorShape实例将返回值。encode_base64(...): 将字符串编码为web安全的base64格式。...histogram_fixed_width(...): 返回值的直方图。histogram_fixed_width_bins(...): 在直方图中存储给定的值。...py_function(...): 将python函数封装到一个TensorFlow op中，该op急切地执行它。qr(...): 计算一个或多个矩阵的QR分解。...返回值：简化张量，与input_张量具有相同的dtype。...set_random_seed(...): 设置默认图形的图形级随机种子。setdiff1d(...): 计算两个数字或字符串列表之间的差异。shape(...): 返回张量的形状。

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Tensorflow设置CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制GPU的使用

GPU设备仅为0号设备设备名称为’/gpu:0’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前使用的GPU设备仅为1号设备设备名称为’/gpu:1...[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。...表示优先使用1号设备,然后使用0号设备如果服务器有多个GPU，tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU，可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。...在Python脚本内设置如果想在Python的脚本内设置使用的GPU，可以使用os.environ，如下： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID..." # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 检查TensorFlow对GPU的可见性： from tensorflow.python.client

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tf.profiler

返回值：如果指定的消息已设置所有必需字段，则为True。...返回值：如果指定的消息已设置所有必需字段，则为True。...返回值：如果指定的消息已设置所有必需字段，则为True。...返回值：如果指定的消息已设置所有必需字段，则为True。...flops计算依赖于“graph”中定义的张量形状，这可能不完整。如果提供了'run_meta'，则尽最大努力完成形状信息。参数：graph:tf.Graph。

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Tensorflow将模型导出为一个文件及接口设置

在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》，我们学习到如何使用预训练的模型。...import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: with open('....tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=['out:0']) print(sess.run(output)) 打印信息如下： [100.0] 2 模型接口设置...我们注意到，前面只是简单的获取一个输出接口，但是很明显，我们使用的时候，不可能只有一个输出，还需要有输入，接下来我们看看，如何设置输入和输出。....}, return_elements=['out:0']) print(sess.run(output)) 打印信息如下： [200.0] 也就是说，在设置输入时，首先将需要输入的数据作为

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tensorflow学习笔记（四十）：tensorflow语音识别及 python音频处理库

has a value of 18, and element [2,4] of the tensor has a value of 3.6. dense_shape: 一个1D的int64 tensor,形状为...ndims,指定dense tensor的形状....返回值: 返回值是一个R-1维的DenseTensor.包含着每个Sequence的Levenshtein 距离....sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的. preprocess_collapse_repeated:设置为...True的话,tensorflow会对输入的labels进行预处理,连续重复的会被合成一个. ctc_merge_repeated: 连续重复的是否被合成一个返回值: 一个 1-D float Tensor

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tf.Session

返回值:graph_pb2.GraphDef proto包含底层TensorFlow图中所有操作的节点。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...Or one of its subclasses on error.partial_run_setuppartial_run_setup( fetches, feeds=None)为部分运行设置一个包含提要和获取的图...返回值:用于部分运行的句柄。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。

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tf.train.slice_input_producer

设置队列容量。shared_name: (可选)。如果设置了，此队列将在多个会话中以给定的名称共享。name: 操作的名称(可选)。返回值:张量列表，每个张量对应一个tensor_list元素。...如果张量在tensor_list中有形状[N, a, b， ..]，则对应的输出张量的形状为[a, b，…,z]。...可能产生的异常:ValueError: if slice_input_producer produces nothing from tensor_list.原链接: https://tensorflow.google.cn

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tf.Variable

Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。...初始值必须指定一个形状，除非validate_shape被设置为False。也可以是可调用的，没有参数，调用时返回初始值。在这种情况下，必须指定dtype。...默认值为True，除非同步设置为ON_READ，在这种情况下，同步设置为False。validate_shape:如果为False，则允许用一个未知形状的值初始化变量。...当将这个参数设置为tf.TensorShape(None)(表示一个未指定的形状)时，可以用不同形状的值为变量赋值。...我们不能把变量放在set/dictionary中，因为变量变量在启动Tensorflow 2.0时不再可用。

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tf.constant

得到的张量由类型为dtype的值填充，由参数值和(可选的)形状指定。参数值可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。...如果列表长度小于按形状指定的元素数量，则列表中的最后一个元素将用于填充其余条目。参数形状是可选的。如果存在，它指定得到的张量的维数。如果不存在，则使用值的形状。...verify_shape: 布尔值，用于验证值的形状。返回值:一个恒定的张量。...返回值:TypeError: if shape is incorrectly specified or unsupported.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions

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tf.stack

给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果axis == 0，则输出张量的形状为(N, A, B, C);如果axis == 1，则输出张量的形状为(A, N, B, C)等。...相当于numpy的:tf.stack([x, y, z]) = np.stack([x, y, z]) 参数:value: 具有相同形状和类型的张量对象列表。axis: 一个整型数。要堆叠的轴。...返回值:output: 与值类型相同的叠加张量。...返回值:ValueError: If axis is out of the range [-(R+1), R+1).原链接: https://tensorflow.google.cn/api_docs

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tensorflow数据类型转换

返回值：一种与bfloat16类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。...返回值：与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex128。...返回值：与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex64。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float64。...返回值：一种与int32类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。

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tensorflow下设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的情况

tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES

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tf.summary

中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。...返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...如果没有设置display_name，它还将作为TensorBoard中的标记名。(在这种情况下，标记名称将继承tf名称作用域。)tensor: 任何类型和形状的张量，可以序列化。...family: 可选的;如果提供，则用作摘要标记的前缀，该标记控制未设置display_name时在TensorBoard上显示的名称。...如果没有设置此值，则使用节点名。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。10、tf.summary.text()函数总结了文本数据。

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tf.SparseTensor

tf.SparseTensor 函数SparseTensor 类定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.参见指南：稀疏张量>稀疏张量表示代表稀疏张量....TensorFlow表示一个稀疏张量，作为三个独立的稠密张量：indices,values和dense_shape.在Python中，三个张量被集合到一个SparseTensor类中，以方便使用。...参数：indices：一个形状为[N, ndims]的二维int64张量。values：任何类型和形状[N]的一维张量。dense_shape：形状为[ndims]的1-D int64张量。...返回值：该方法返回一个SparseTensor。2、__div____div__( sp_x, y)Component-wise 用稠密张量除以 SparseTensor。....返回值：该方法返回一个TensorShape对象.

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从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作

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