运行以下代码import math as m
print(tf.multiply(5, 2))print(tf.multiply(tf.add(3, 2), tf.add(14, 32)))tf.Tensor(2.236068, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(-1.0,
我想从一个函数返回7个值,然后打印这些值。但是当我打印出来时,我总是得到第一个值的七份。代码所做的是比较n元素的张量(数组),并检查低于某些阈值的元素的百分比。labels_tf))) one = tf.multiply(tf.dividen ),m)
two = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.less(difference,[2]),d
现在,既然moments被设置为一个列表,一个零张量,而m是这个列表的一个迭代,为什么m不总是计算成一行v = self.momentum * m - lr * g中的零张量?现在我查找了tensorflow ( keras.backend.zeros for tensorflow,)的代码,keras.backend.zeros返回,它显然返回一个常数的零张量。(如果指定了形状,则编辑:或返回使用tf.zeros初始化的tf.zeros。)
我的直觉