在TensorFlow 2.0中,tf.contrib.framework.nest.flatten_dict_items()的等价物是tf.nest.flatten()。
tf.nest.flatten()是一个用于展平(flatten)嵌套结构的函数。它可以接受一个嵌套字典作为输入,并将其展平为一个列表。
这个函数的参数是一个嵌套的字典,它可以包含嵌套的列表、元组和字典等各种数据类型。它会遍历整个嵌套结构,将所有的项都放到一个列表中,不论它们原本的嵌套层级。
展平嵌套结构的优势在于可以简化对数据的处理和操作。例如,在使用神经网络进行训练时,经常需要对输入数据进行扁平化处理以适应模型的输入层。使用tf.nest.flatten()可以方便地将嵌套的数据结构转换为一维数组,以供模型使用。
以下是一个示例代码:
import tensorflow as tf
nested_dict = {'a': {'b': {'c': 1}}, 'd': {'e': 2}}
flattened_list = tf.nest.flatten(nested_dict)
print(flattened_list)
输出结果为:[{'c': 1}, {'e': 2}]
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