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tf.compat

.): 从序列化的小型批处理反序列化和连接稀疏量。device(...): 使用默认图形的graph. device()的包装器。diag(...): 返回具有给定对角值的对角张量。....): 从均匀分布中输出随机值。range(...): 创建一个数字序列。rank(...): 返回一个张量的秩。read_file(...): 读取和输出输入文件名的全部内容。....): 将标量乘以张量或索引切片对象。scan(...): 扫描维度0上从elems解压缩的张量列表。scatter_add(...): 向资源引用的变量添加稀疏更新。....): 沿指定维连接稀疏张量列表。(弃用参数)sparse_fill_empty_rows(...): 用默认值填充输入二维稀疏张量中的空行。....): 提取张量的带条纹切片(广义python数组索引)。string_join(...): 将给定的弦张量列表中的弦连接成一个张量;string_split(...): 基于分隔符分割源元素。

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tf.sparse

具体来说，稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成，其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数：indices:一个dense_shape [N, ndims]的二维int64...张量，它指定了稀疏张量中包含非零值的元素的索引(元素是零索引的)。...例如，indexes =[[1,3]，[2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。indices:任何类型的一维张量和dense_shape [N]，它为索引中的每个元素提供值。....): 从稀疏和稠密张量列表生成稀疏交叉。cross_hashed(...): 从稀疏和稠密张量列表生成散列稀疏交叉。expand_dims(...): 将维数1插入张量的形状中。....): 创建一个沿着对角线的二维稀疏张量。fill_empty_rows(...): 用默认值填充输入二维稀疏张量中的空行。from_dense(...): 将稠密张量转化为稀疏张量。

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张量 Tensor学习总结

张量索引和张量运算 Tensor索引与Numpy索引类似，索引从0开始编制，负索引表示按倒序编制，冒号:和 ...用于对数据进行切片。...Tensor与NumPy互相转换 稀疏张量 稀疏张量是一种特殊类型的张量，其中大部分元素的值为零。在一些应用场景中，如推荐系统、分子动力学、图神经网络等，数据的特征往往是稀疏的。...CSRTensor CSR稀疏张量格式以values、indptr和indices存储非零元素的值和位置，具有高效的存储与计算优势。...其中，indptr表示每一行非零元素在values中的起始位置和终止位置，indices表示非零元素在列中的位置，values表示非零元素的值，shape表示稀疏张量的形状。...COOTensor COO（Coordinate Format）稀疏张量格式用于表示在给定索引上非零元素的集合，包括indices（非零元素下标）、values（非零元素的值）和shape（稀疏张量的形状

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干货 | 强化学习中，如何从稀疏和不明确的反馈中学习泛化

在这些任务中，RL 代理需要从稀疏（只有一些轨迹会产生反馈）和未指定（没有区分有意义的成功和偶然的成功）反馈中学习泛化。重要的是，由于未指定反馈，代理可能会收到虚假的正反馈。...在「从稀疏和不确定的反馈中学习泛化」时，我们通过开发元奖励学习（MeRL）来解决反馈不确定的问题，该方法通过优化辅助奖励函数向代理提供更精细的反馈。...本文研究了弱监督问题的设置，其目的是在没有任何形式的程序监督的情况下，自动从问答对中发现逻辑程序。例如，给定问题「哪个国家获得的银牌最多？」...左：覆盖模式 KL，右：寻优模式 KL 结论 设计区分最优和次优行为的奖励函数对于将 RL 应用到实际中至关重要。这项研究在没有任何人类监督的情况下，朝着创建奖励函数的方向迈出了一小步。...在今后的工作中，我们希望从自动学习密集奖励函数的角度来解决 RL 中的信用分配问题。

65720

干货 | 强化学习中，如何从稀疏和不明确的反馈中学习泛化

在这些任务中，RL 代理需要从稀疏（只有一些轨迹会产生反馈）和未指定（没有区分有意义的成功和偶然的成功）反馈中学习泛化。重要的是，由于未指定反馈，代理可能会收到虚假的正反馈。...在「从稀疏和不确定的反馈中学习泛化」时，我们通过开发元奖励学习（MeRL）来解决反馈不确定的问题，该方法通过优化辅助奖励函数向代理提供更精细的反馈。...本文研究了弱监督问题的设置，其目的是在没有任何形式的程序监督的情况下，自动从问答对中发现逻辑程序。例如，给定问题「哪个国家获得的银牌最多？」...左：覆盖模式 KL，右：寻优模式 KL 结论 设计区分最优和次优行为的奖励函数对于将 RL 应用到实际中至关重要。这项研究在没有任何人类监督的情况下，朝着创建奖励函数的方向迈出了一小步。...在今后的工作中，我们希望从自动学习密集奖励函数的角度来解决 RL 中的信用分配问题。

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干货 | 强化学习中，如何从稀疏和不明确的反馈中学习泛化

在这些任务中，RL 代理需要从稀疏（只有一些轨迹会产生反馈）和未指定（没有区分有意义的成功和偶然的成功）反馈中学习泛化。重要的是，由于未指定反馈，代理可能会收到虚假的正反馈。...在「从稀疏和不确定的反馈中学习泛化」时，我们通过开发元奖励学习（MeRL）来解决反馈不确定的问题，该方法通过优化辅助奖励函数向代理提供更精细的反馈。...本文研究了弱监督问题的设置，其目的是在没有任何形式的程序监督的情况下，自动从问答对中发现逻辑程序。例如，给定问题「哪个国家获得的银牌最多？」...左：覆盖模式 KL，右：寻优模式 KL 结论 设计区分最优和次优行为的奖励函数对于将 RL 应用到实际中至关重要。这项研究在没有任何人类监督的情况下，朝着创建奖励函数的方向迈出了一小步。...在今后的工作中，我们希望从自动学习密集奖励函数的角度来解决 RL 中的信用分配问题。

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tf.metrics

一、函数列表accuracy(...): 计算预测与标签匹配的频率。auc(...): 通过黎曼和计算近似AUC。....): 计算小于给定阈值的值的百分比。precision(...): 计算与标签有关的预测的精度。precision_at_k(...): 计算关于稀疏标签的预测的精确度@k。...为了估计数据流上的度量，函数创建一个update_op操作，更新这些变量并返回精度。在内部，is_correct操作使用元素1.0计算张量，其中预测和标签的对应元素匹配，否则计算0.0。...然后update_op用权值和is_correct乘积的约简和递增total，它用权值和的约简和递增count。如果权值为空，则权值默认为1。使用0的权重来屏蔽值。...updates_collections:一个可选的集合列表，update_op应该添加到其中。名称:可选的variable_scope名称。返回值：accuracy:表示精度的张量，总数值除以计数。

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tf.train.MomentumOptimizer

，不管梯度值是多少，都会更新和应用累加，而在稀疏版本中(当梯度是索引切片时，通常是因为tf)。...参数:learning_rate: 张量或浮点值。学习速率。momentum: 张量或浮点值。use_lock:如果真要使用锁进行更新操作。name:可选的名称前缀，用于应用渐变时创建的操作。...这是最小化()的第一部分。它返回一个(梯度，变量)对列表，其中“梯度”是“变量”的梯度。注意，“梯度”可以是一个张量，一个索引切片，或者没有，如果给定变量没有梯度。...要更新的变量，以最小化损失。默认值为key GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES下的图表中收集的变量列表。gate_gradients: 如何对梯度计算进行gate。...variablesvariables()编码优化器当前状态的变量列表。包括由优化器在当前默认图中创建的插槽变量和其他全局变量。返回值:变量列表。

2.8K20

tf.while_loop

body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。...loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。...稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...b)如果循环变量是索引切片，则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape， [shape[0]]， [shape.ndims])。...这些张量是内存消耗的主要来源，在gpu上进行训练时经常导致OOM错误。当swap_memory标志为true时，我们将这些张量从GPU交换到CPU。例如，这允许我们用很长的序列和大量训练RNN模型。

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Oracle中如何导出存储过程、函数、包和触发器的定义语句？如何导出表的结构？如何导出索引的创建语句？

今天小麦苗给大家分享的是Oracle中如何导出存储过程、函数、包和触发器的定义语句？如何导出表的结构？如何导出索引的创建语句？。 Oracle中如何导出存储过程、函数、包和触发器的定义语句？...如何导出表的结构？如何导出索引的创建语句？...下面来看第一种方式，如何利用系统包DBMS_METADATA包中的GET_DDL函数来获取对象的定义语句。...l TRANSFORM 默认值为DDL l 查看创建表SQL语句： SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','DEPT','SCOTT') FROM DUAL; SELECT...另外，使用imp工具的indexfile选项也可以把dmp文件中的表和索引的创建语句导出而不导入任何对象，命令如下： imp userid/userid@service_name file=/tmp/exp_ddl_lhr

5.1K10

Variable和Tensor合并后，PyTorch的代码要怎么改？

▌零维张量的一些操作 先前版本中，Tensor 矢量（1维张量）的索引将返回一个 Python 数字，但一个Variable矢量的索引将返回一个大小为（1,）的矢量。...对于标量的索引是没有意义的（目前的版本会给出一个警告，但在0.5.0中将会报错一个硬错误）：使用 loss.item（）从标量中获取 Python 数字。...新版本中，torch.strided（密集张量）和torch.sparse_coo（带有 COO 格式的稀疏张量）均受支持。 张量的数据布局模式可以通过访问 layout 属性获取。...创建张量 新版本中，创建 Tensor 的方法还可以使用 dtype，device，layout 和 requires_grad 选项在返回的 Tensor 中指定所需的属性。...此外，如果没有给出 dtype 参数，它会根据给定的数据推断出合适的 dtype。这是从现有数据（如 Python 列表）创建张量的推荐方法。

9.9K40

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

名称“逆向模式”来自于这个对图的第二次传递，在这个传递中，梯度以相反方向流动。图 B-3 代表了第二次传递。在第一次传递中，所有节点值都是从x = 3 和y = 4 开始计算的。...附录 C：特殊数据结构 在本附录中，我们将快速查看 TensorFlow 支持的数据结构，超出了常规的浮点或整数张量。这包括字符串、不规则张量、稀疏张量、张量数组、集合和队列。...有关完整列表，请参阅tf.RaggedTensor类的文档。 稀疏张量 TensorFlow 还可以高效地表示稀疏张量（即包含大多数零的张量）。...只需创建一个tf.SparseTensor，指定非零元素的索引和值以及张量的形状。索引必须按“读取顺序”（从左到右，从上到下）列出。如果不确定，只需使用tf.sparse.reorder()。...tf.sets中还有其他可用的函数，包括difference()、intersection()和size()，它们都是不言自明的。如果要检查一个集合是否包含某些给定值，可以计算该集合和值的交集。

8500

Python|张量创建操作

创建操作续3 torch.quantizeperchannel(input, scales, zero_points, axis, dtype) → Tensor 根据给定的scale和zero points...，切片，连接和转换操作 torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor 指定维度，连接给定的张量，张量需要有相同的形状，或者为空也可以 参数 Tensors（Tensor...dim（int）：沿分割的维度 torch.gather(input, dim, index, out=None, sparse_grad=False) → Tensor 沿给定的维度轴，收集值 对于一个三维张量...,xn-1)，输出张量out则和index一样的size 参数 input（Tensor）：源张量 dim（int）：索引的轴 index：需要收集元素的索引 out sparse_grad（bool，...，沿input指定的dim索引，index是一个长张量 返回的张量和源张量维度相同，指定dim的这个维度和index一样长度，其他的维度和源张量一样 返回张量开辟新的内存，如果输出张量out的shape

62510

tf.train

，不管梯度值是多少，都会更新和应用累加，而在稀疏版本中(当梯度是索引切片时，通常是因为tf)。...这是最小化()的第一部分。它返回一个(梯度，变量)对列表，其中“梯度”是“变量”的梯度。注意，“梯度”可以是一个张量，一个索引切片，或者没有，如果给定变量没有梯度。...要更新的变量，以最小化损失。默认值为key GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES下的图表中收集的变量列表。gate_gradients: 如何对梯度计算进行gate。...随着新文件的创建，旧文件将被删除。如果没有或0，则不会从文件系统中删除检查点，而只保留检查点文件中的最后一个检查点。默认值为5(即保存最近的5个检查点文件)。...如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。

3.6K40
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