batch_col)), shape=(batch_size, n_classes)) batch_xs1=tf.nn.embedding_lookup为什么tensorflow的变量占用这么多空间。
浏览 22提问于2017-02-28得票数 1
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我在BasicLSTMCells的tensorflow中使用了递归神经网络。然而，我注意到，如果我尝试使用嵌入矩阵的转置，它将是一个大小为have的矩阵，而不是一个单独的矩阵，用于softmax层，tensorflow会产生一个值错误，声称它没有指定的东西的维数没有相同的秩。import sysimport tensorflow as tffrom tensorflow.models.rnnimport
浏览 4提问于2015-12-18得票数 3
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我用TensorFlow编写了tf.contrib层的递归神经网络。我首先创建了LSTM单元类型，并通过将此单元传递到另一层来提取输出和状态。但在TensorFlow 2.x中，它似乎可以在一行中完成 output, state_h, state_c = layers.LSTM(self.args.embedding_size, return_state=True, name="encoder")(tf.nn.embedding_lookup(self.embeddings, self.neighborhood_plac
浏览 28提问于2020-07-23得票数 2
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我正在尝试学习如何使用TensorFlow构建用于语音识别的随机神经网络。作为开始，我想尝试一下放在TensorFlow页面上的一些示例模型给定一个2维数组params和一个1维数组ids，函数tf.nn.embedding_lookup从参数中提取行，对应于ids中给定的索引，让我感到困惑的是：
当尝试使用相同的参数和二维数组ids时，<
浏览 1提问于2016-06-18得票数 12
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在 by Tensorflow中，可以找到以下行(第45行)来加载word2vec“扩展”：
word2vec = tf.load_op_library(os.path.join(os.path.dirname另外，我不明白为什么在安装时在Tensorflow中包含了这么多其他内容，但是Word2Vec必须在本地构建。在文档中，没有提到必须构建这些扩展。
浏览 8提问于2017-07-24得票数 3
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然后用TensorFlow读取器阅读它。
为了对Triplet和暹罗网络使用相同的方法，我必须预先生成这些组合并将它们存储到磁盘中。这将导致创建文件所需的时间和磁盘空间的开销都很大。因此，如果能够并行运行与feed_dict相同的函数，并将结果作为最后一步转换为TensorFlow张量，问题就会得到解决。但据我所知，这种转换并不存在，因此首先必须使用TensorFlow读取器读取文件，然后使用TensorFlow方法完成整个过程。这是正确的吗？
浏览 2提问于2017-02-22得票数 3
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1,2,3],[2,0,1],[0,3,1]]和一个四元数组(0.2，0.4，0.6，0.8)我怎样才能在tensorflow
浏览 3提问于2017-04-27得票数 4
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我正在尝试将预先训练好的word2vec word嵌入到我的tensorflow代码中。现在，在创建嵌入矩阵后，添加该层的一种方法是创建tensorflow变量，但这会导致重复计算，因此效率不高。_embedding:emb_matrix})
现在，我希望能够通过调用tf.nn.embedding_lookup()函数将数据传递给嵌入，我到底应该向查找函数传递什么张量？tf.nn.embedding_lookup(?,list(word2id),input_data)
浏览 0提问于2019-07-14得票数 0
在tensorflow中，我们可以看到这些代码。embeddings=tf.Variable(tf.random_uniform(vocabulary_size，embedding_size，-1.0，1.0)当tensorflow进行训练时，嵌入矩阵是否保持不变？
浏览 2提问于2016-12-04得票数 0
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A是一个形状为(2261,)的tensorflow.tensor我试过以下所有的方法，但都没有用：# *** ValueError10]
A[tensorflow.constant
浏览 5提问于2016-12-23得票数 2
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Tf.nn.embedding_lookup中有没有一个小的神经网络？当我训练一些数据时，相同索引的值正在变化。那么它也是经过训练的吗？
浏览 7提问于2017-11-25得票数 2
什么是与Tensorflow的embedding_lookup函数等价的embedding_lookup代码？...
embedding = tf.nn.embedding_lookup(embedding_params
浏览 2提问于2017-11-20得票数 2
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我试图在tensorflow中连接不同的模糊嵌入：
import tensorflow as tf
)
浏览 1提问于2018-12-28得票数 1
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为了提取输入数据的嵌入表示，tensorflow文档说我们可以使用以下方法：对于，函数tf.nn.embedding_lookupembedding_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, X.shape)embed = tf.nn.embedding_lookup
浏览 3提问于2017-01-04得票数 2
self.add_embedding() features = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_placeholder)
File "/home/jarvis/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python2.7/=val
浏览 1提问于2017-06-11得票数 0
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这就是我如何使用tensorflow操作实现查找机制：import numpy as np
m = np.array([[1, 2], [3, 4]], np.float32)
浏览 0提问于2017-11-09得票数 2
_num_nodes]) sampled_b = tf.nn.embedding_lookup/embedding_lookup_1_grad/Size: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
I tenso
浏览 3提问于2017-02-11得票数 4
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结果张量为r: shape=(64, 50, 128), dtype=float32我看到的最接近的东西是tf.nn.embedding_lookup
浏览 2提问于2020-03-11得票数 0
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