假设我有一个形状为600,11的TensorFlow张量,最后(第11)列的所有元素都是零。我想像这样迭代张量的值:对于每一行,我检查该行的前10个元素的最大值是否大于值X。如果为True,则保持该行不变,如果为False,则将行的前10个元素设置为等于0,并使第11个元素等于1。如何做到这一点?我的张量的结构如下所示: import tensorflow as tf
a = tf.zeros([600, 1], dtype=tf.float32)
b = tf.random.uniform([600,10], minval=0, maxval=1, dtype=tf.float32)
c
我是TensorFlow的新手。我不能理解如何在TensorFlow中创建一个动态的"pythonic“列表。基本上,我在一个张量对象(train_data[i])上执行一些计算,并将其附加到一个“列表”X,我希望它是一个具有形状(100,)的张量
我想做这样的事情:
X = []
for i in range(100):
q = tf.log(train_data[i])
print(q) #Tensor("Log:0", shape=(), dtype=float32)
X.append(q)
我希望X是一个形状为(100,)的张量
给定形状为a,n和y的张量x,形状为b,n,函数f(p,q)对形状为1,n的张量进行运算并返回一个标量值,如何在x和y的批量维度上成对地计算f,以便我得到的张量为a,b,1 我知道这适用于这里描述的乘法和加法这样的操作:通过隐式广播的Evaluate all pair combinations of rows of two tensors in tensorflow。 如何将其扩展到任意函数? 应用程序是我想要计算两个张量的成对KL散度来匹配它们,所以基本上是一个蛮力NN计算。
我在tensorflow中创建一个稀疏张量,约为4,000,000×56,000,000。56M列是特征列AKA的大约10,600个可能值之间的交互变量,是所有值的组合。
Tensorflow的稀疏张量采用一个索引参数,它是一个列表列表,其中每个子列表x,y表示稀疏张量中值的行和列。
我有交互变量的组合:
combos = []
grouped_feature = df.groupby('feature')
for name, group in grouped_feature:
combos.append([*combinations(group.feature.uni
我有一个包含多个列的表TableA。我想更新TableA中的每一行,以便从TableB的前两列中随机选择每行的前两列。但是,我不能使用像这样的东西
update TableA
set col1 = (select top 1 col1 from TableB order by newid()),
col2 = (select top 1 col2 from TableB order by newid())
因为我需要TableB中的两列来自相同的随机选择行。如何编写查询以确保TableB中的两列来自同一行?
我希望能够以类似于collections.deque.rotate的方式旋转张量。能够以批处理的方式广播此消息将是理想的。例如,给定一个旋转数组foo,我希望通过bar在foo中的相应条目来旋转每一行。 例如: def tf_rotate(to_rotate, rotate_by):
pass #How to do this?
with tf.Session('') as sesh:
foo = tf.constant([1,2,3])
bar = tf.constant(
[[1, 2, 3],
[4, 5,