我想使用tensorflow创建一个类似于Conv2D的神经网络层。下面是我想要实现的东西。一层就像卷积层一样使用内核,但输出大于输入。The layer image that I want to implement 但是,我似乎无法仅使用tensorflow操作来实现这一点。我设法通过将tensorflow张量转换为numpy数组来实现以下代码,但我仍然不知道如何将4D输出数组合并为2D<
如何在tensorflow中获得协方差矩阵?就像numpy中的numpy.cov()。例如,我想得到张量A的协方差矩阵,现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov?它不同于问题how to compute covariance in tensorflow,他们的问题是计算两个向
我有一个1D张量a,我想把它堆叠/打包/平铺成2D张量,比如y=[a, a, a]。如果我知道我想重复多少次,我就可以在使用reshape的同时使用tf.tile。占位符值为None,这不是有效的输入。我知道对于tf.slice来说,可以输入-1并让tensorflow找出它,但我不知道tensorflow如何推断出正确的大小。我确实有一个张量函数,它的形状与y