在numpy中,我们可以这样做:
x = np.random.random((10,10))
a = np.random.randint(0,10,5)
b = np.random.randint(0,10,5)
x[a,b] # gives 5 entries from x, indexed according to the corresponding entries in a and b
当我在TensorFlow中尝试一些等效的东西时:
xt = tf.constant(x)
at = tf.constant(a)
bt = tf.constant(b)
xt[at,bt]
最后一行给出
调用CMQ异常:code":4000,"message":"(10430)action name BatchReceiveMessage is not existed"
标题:批量消费消息 - 消息队列 CMQ API - API文档 - 腾讯云文档平台 - 腾讯云
地址:https://cloud.tencent.com/document/api/406/5924
我从tensorflow开始,当涉及到张量的级别以及它们如何相互作用时,我有一个很大的问题。
我随身携带了以下代码:
w = tf.Variable(tf.constant([0.2,0.6]))
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = w * x
如您所见,这是一个非常简单的设置。
但是,当我执行print w时,输出是Tensor("Variable_13/read:0", shape=(2,), dtype=float32)。
shape(2,)是什么意思?逗号表示什么?
此外,以下是在sess = tf.Session()和初