在向CNN提供像素向量之前,我需要用maclaurin级数扩展像素向量。问题是,我想出了如何用一个dim展开张量,但是对于dim >2的张量,没有人能给我一些关于如何将一个弱张量的maclaurin级数应用于张量超过1的想法吗?在TensorFlow或Keras中,是否有任何启发式方法来实现这一点?有什么可能吗?我想出了用maclaurin级数展开1 d
我尽了很大的努力到处搜索,但是我找不到num_units in TensorFlow到底是什么。我试着把我的问题和联系起来,但我无法得到明确的解释。在TensorFlow中,在创建基于LSTM的RNN时,我们使用以下命令正如所说,在中,我们有以下图片据我所知,BasicLSTMCell将为t时间步骤展开,其中t是我的行数(
目前,我尝试编写自己的丢失函数,但是当返回结果(由包含损失值的列表组成的张量)时,我得到以下错误:
ValueError: No gradients provided for any variable:然而,在教程和他们的文档中,他们也使用tf.recude_mean,当他们像他们一样使用它时(他们展示了如何编写mse丢失函数),我没有得到错误,所以我似乎遗漏了一些东西。