对于n点数输入，我使用NN模型来获得每个点数的分数。我使用分数来决定哪些k点需要保留，哪些需要丢弃。因为有了梯度支持，我不能简单地扔掉那些低分的点，我需要使用一个掩模来设置它们相应的位置0。那么，我如何在TensorFlow中定义该掩码呢？我尝试使用mask = tf.ones((batch_size, num_point))将掩码定义为张量，但无法将其值更改为&
浏览 7提问于2019-07-25得票数 0
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我想缩放这个张量中的每个元素，所以我尝试使用Lambda层，如下所示：
rnn_pv_scale = Lambda(lambda x: 1 if x >=1000 else x/1000.0 )(rnn_pvUse `if t is not None:` instead of `if t:` to test if a tensor is defined, and use TensorFlow ops such
浏览 0提问于2018-11-06得票数 3
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我有一个要运行的示例代码：import tensorflow as tftfe.enable_eager_execution如何在tensorflow中做到这一点，因为我使用的是RNN数据，所以我的张量大小是= [batch_size, max_time, feature_length]，其中我会对其进行切片，以便：
indexes如果不可能，有没有办法
浏览 0提问于2018-03-25得票数 4
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我正在开发一个使用MxNet的条件计算框架。假设我们的小批量中有N个样本。，其中D是数据维度)，并为我的N大小的小批量中的每个样本获得k次激活。然后，我想根据每个样本的最大激活列索引，动态地将我的迷你批处理分成k个不同的部分(k可能是2，3，一个小数字)。目前，据我所知，MxNet在他们的符号网络中不支持这种条件计算。我的问题是，我可以使用Tensorflow的符号运算符执行上述操作吗？它是否允许基于标准选择小批量的子集？是否有一个或一系列函数等同于上
浏览 1提问于2017-06-15得票数 1
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我有一个N 64位整数的列表，其位表示小集合.每个整数最多设置为1 k位。给定一个位掩码，我想在列表中找到与掩码匹配的第一个元素，即element & mask == element。方法2:如何在仍然使用合理空间的情况下，比O(N)更快地找到匹配掩码的第一个元素？我可以在预计算中花费多项式时
浏览 3提问于2012-02-12得票数 15
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我有一个Keras模型(.hdf5)，我想部署在云中进行预测。现在我想估算一下我需要多少资源(CPU、GPU、RAM等)。 有没有人有关于函数/经验法则的建议，可以对此有所帮助？我找不到任何有用的东西。提前感谢！
浏览 17提问于2019-01-20得票数 2
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我正在为具有不同长度的序列使用Keras构建一个RNN。我将每个序列的缺失值填充为-99 (我没有使用0，因为这在我的数据集中是一个有意义的值)。，-99，-99，-99……
Keras掩蔽层是否允许在批处理中序列长度不同的情况
浏览 5提问于2019-11-12得票数 0
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我正在球体上实现一个k-means，从@dga的开始。单位范数约束基本上意味着使用内积而不是成对距离，使用argmax而不是argmin和sum+normalization而不是平均值来更新质心。对于死亡质心，unsorted_segment_sum将返回和0：从这里我得到了一个死质心的布尔掩码最后是一个列表，其中包含当前模型表示最差的数据点的索引：
_, dead_replacemen
浏览 1提问于2016-05-04得票数 0
简而言之，我正在努力将tf.data.Dataset中的每像素类别掩码从整数类编码转换为单热编码。
考虑这里的图像分割tensorflow教程示例：。输入是图像，输出是每像素整数标记的类别掩码.在他们的示例中，掩码在每个像素处都有一个类别值，由一个整数表示：{0、1或2}。这种形式的掩码/输出与本教程中的sparse_categorical_crossentropy丢失函数一致。但是，我希望能够使用其他损失函数，而不是只需要
浏览 0提问于2019-10-26得票数 2
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没有所有连接的神经网络层
、、、、
神经网络稠密层中的权重是(n，d)矩阵，我想强迫其中的一些权值始终为零。我有另一个(n，d)矩阵，它是条目可以是非零的掩码。这个想法是，该层不应该是真正密集的，而是缺少一些连接(即等于0)。如何在使用PyTorch (或Tensorflow)进行培训时实现这一点？我不希望这些重量在训练时变成非零。
如果它不直接支持它，一种方法是在每次迭代训练之后将所需的条目归零。
浏览 3提问于2020-09-15得票数 4
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我正在审查tensorflow和Keras中的LSTM单元的文档。特别是，我也想申请退学。下面是我在Keras中的内容，并希望在tensorflow中应用相同的LSTM单元：因此，我知道我需要在带有tf.nn.rnn_cell.LSTMCell的tensorflow中使用num
浏览 1提问于2018-08-13得票数 3
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我想用TensorFlow中的LSTM推荐产品。在TensorFlow中有什么本地的方法可以做到这一点吗？
浏览 1提问于2018-03-15得票数 0
我一直在关注Tensorflow关于Transformers的语言理解教程。()。但是，我对函数scaled_dot_product_attention中使用的掩码有点困惑。我知道掩码是用来做什么的，但我确实知道它们在这个函数中是如何工作的。 d
浏览 27提问于2021-02-19得票数 0
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我正在将一堆Numpy计算移植到TensorFlow。在计算的某一阶段，我使用一个布尔掩码从一个大数组中提取和扁平一个值子集。数组可以有多个维度，但是布尔掩码只对最后两个维度起作用。在Numpy中，它看起来是这样的： [False, True , True , True ], [True , True , False, False]]
large_array_ma
浏览 2提问于2018-02-15得票数 3
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使用GPU训练模型
、、、
我有一点使用GPU来训练模型的知识。我正在使用scikit-learn中的K-means来训练我的模型。由于我的数据非常大，是否可以使用GPU训练此模型以减少计算时间？或者你能推荐一些使用GPU能力的方法吗？提前谢谢你。
浏览 2提问于2017-02-01得票数 0
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一些博客文章将数据插入为tf数据集，其中包含input_ids、段ids和掩码ids，如在中，但有些则只使用input_ids和掩码，如。
在第二个指南中，它还注意到段掩码和注意掩码输入是可选的。如果有帮助的话，我的数据中的每一行都可以由合理大小的段落中的任意数量的句子组成。我希望能够将每个段落/输入分类为一个标签。我似乎找不到很多关于使用BERT与Keras (Tensorflow 2)
浏览 1提问于2020-04-09得票数 1
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需要帮助理解Tensorflow模型是否可以在更大的分辨率(如4K分辨率)上进行训练。我试过了，但是训练还没有开始，我希望是因为一些记忆问题。有没有人做过同样的工作？
浏览 14提问于2020-02-19得票数 0
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我是tensorflow的新手，我想用一些如果-否则的条件来做张量。我只是不知道该怎么做。在python中，如果张量类似于[3,3,3]，我可以使用for循环，如下所示： for j in range(3): if tensor[i,j,k]>10:
浏览 3提问于2018-02-05得票数 2
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