如何在tensorflow中重复张量元素变量的次数

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在tensorflow中重复张量的元素并形成新的张量

python、tensorflow

假设我有一个张量A=a1，a2，...，我想重复张量的元素，形成一个新的张量。每个元素的重复次数在另一个张量B中表示。例如，如果B=1,3,2,2，..，结果应该是a1，a2，a3，a3，a4，a4，...有没有一种在tensorflow中执行此操作而不使用循环的有效方法？

浏览 2提问于2018-10-17得票数 1

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正则表达式将数字字符串替换为字符串

python、tensorflow

有一个数字字符串的张量(如"32"，"45“等等)，我如何将它转换为一个张量，该张量的符号重复次数与数字指示的次数一样多。例如，如果我有一个张量"2"，"3"，"0"，"1"，我想要得到类似"aa"，"aaa"，""，"a

浏览 11提问于2019-07-12得票数 1

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tensorflow

我有一个输入张量，它表示项目和项目数量之间的交替： [item0, qty0, item1, qty1, ...]我想把这个张量展开到 [[item0*qty0], [item1*qty1], ...]这是在tensorflow 1.x btw中。

浏览 32提问于2019-10-09得票数 0

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Tensorflow通过一个张量中的数字重复另一个张量，类似于numpy.repeat

python、tensorflow

假设我有两个具有相同形状的张量a和b。我想按照b中指定的次数精确地重复a的元素。我如何在Tensorflow中实现这一点？在numpy中，我会使用np.repeata = np.array([0.5,0.1,0.15,0.25])c = np.repeat(a, b) 如何在<em

浏览 0提问于2017-10-09得票数 2

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如果有[10,1]张量，如何获得那些具有相等值及其下标的行？

tensorflow

我是TensorFlow的新手。如果有一个10,1张量，我想找出具有相同值的所有行及其下标。例如，有一个类似[[1],[2],[3],[4],[5],[1],[2],[3],[4],[6]]的张量。通过比较矩阵中的每个元素，很容易得到如下所示的字典结构 python中的{‘1’: [0,5], ‘2’: [1,6], ‘3’: [2, 7], ‘4’: [3, 8], ‘5’: [

浏览 14提问于2019-05-02得票数 0

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访问lstm节点中的内部忽略门值

python、deep-learning、keras、lstm

我目前已经使用Keras创建了一个LSTM网络，并且必须获取该网络的每个节点的内部忘记门值。每次调用predict()函数时，我都必须获取忘记门/值。这样做是可能的吗？如果没有，那么是否有其他库可以在每一步以方便的方式访问这些内部门限值？我期待着在这方面能尽快得到一些帮助。谢谢。

浏览 1提问于2018-01-12得票数 5

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tensorflow的外积

tensorflow

在tensorflow中，有用于进位和矩阵乘法的很好的函数，但是在查看文档之后，我找不到任何内部函数来获取两个张量的外部乘积，即由小张量元素的所有可能乘积(如numpy.outer)生成更大的张量：或tensorflow有这样的功能吗？

浏览 5提问于2015-11-22得票数 19

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TensorFlow变量与TensorFlow张量的实现差异

tensorflow

首先，我知道有人问了一个相关的问题。1. 2.变量可以描述为存储张量的内存缓冲区的

浏览 4提问于2016-11-29得票数 23

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如何在tensorflow中实现自定义损失函数和梯度反向传播

tensorflow

我需要实现基于tensorflow框架的YOLOv2。首先，在我的网络设计中，每个单元有五个锚点和一个类(面)，因此网络最终输出具有n*c*h*w形状的4D张量。因此，我定义了以下函数来计算总损失：这个函数接受三个参数: pred表示上面已经描述的网络输出张量，ground_truth表示相应的GT，global_st

浏览 8提问于2018-07-18得票数 0

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如何在Tensorflow.js中变异张量的值？

tensorflow、tensor、dplyr、tensorflow.js

如何在Tensorflow.js中变异张量的值？例如，如果我有一个张量创建如下：const a = tf.tensor1d([1,2,3,4])这样做：const a = tf.variable(tf.tensor1d([1,2,3,4]))似乎解决不了问题。我做不到： con

浏览 1提问于2018-04-12得票数 7

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在Keras中访问和倍增层输出的各个元素

python、deep-learning、keras、tensorflow

问题描述：我试图从softmax层的输出(维数(,2))中访问单个元素(即标量)，并将其乘以来自另一个模型的张量，该模型的维数为(,10)。描述我的问题的模拟拨号图如附图所示。我使用带有Tensorflow的Keras作为后端。到目前为止，我的方法是:假设softmax层的输出维数是(,2) (即大小为2的向量)。首先，我的计

浏览 0提问于2018-07-22得票数 0

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TensorFlow张量中极大元的指数

linear-algebra、tensorflow

如何在TensorFlow中求出沿选定轴的张量最大元素的索引？

浏览 0提问于2016-05-08得票数 8

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我一直在遵循TF2.0卷积VAE的教程，网址是here。由于它是急切的，因此手动计算渐变，然后使用tf.GradientTape()手动应用渐变。如果我将批处理大小增加很多(到2048左右)，那么它最终将花费大约8秒的时间，但模型的性能会下降很多。另一方面，如果我做一个更传统的模型(即使用基于懒惰图的模型而不是渴望)，比如one here，那么即使批大小很小，也需要8秒。model.add_loss(lazy_graph_loss) model.fit(x_train epochs=e

浏览 22提问于2019-03-03得票数 2

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仅对张量的正元素应用tf.nn.softmax()

python、tensorflow、conditional-statements、tensor

我花了很长时间来解决这个问题，但在互联网上找不到任何有用的东西，所以我不得不问：简而言之:我想计算softmax，并且只应用于元素T > 0。我如何在Tensorflow<

浏览 52提问于2018-06-20得票数 1

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如何扫描不是在0维的张量？

python、tensorflow

tensorflow文档指出，tf.scan扫描从维度0上的元素解包的张量列表。最简单的扫描版本从头到尾重复地将可调用的fn应用于一系列元素。这些元素是由从0维元素中展开的张量组成的。我的问题是:如何在其他维度而不是0维上扫描张量列表？例如，我有一个张量re

浏览 1提问于2018-05-08得票数 0

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tensorflow中张量形状的计算

python、tensorflow

为了清楚地理解tensorflow中的张量，我需要清楚地了解张量是如何定义的。以下是tensorflow文档中的一些例子： 3 # a rank 0 tensor; this is a scalar with shape [] [1. ,2., 3.] # a rank 1 tensormatrix with shape [2, 3] [[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # a rank 3 tensor

浏览 2提问于2017-04-20得票数 3

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是否将每个张量作为获取传递到会话的run方法？

python、tensorflow

假设我们有以下代码： sess.run(temp) print(temp["second"]) 如果您在包含两个sess.run()变量的字典(例如temp)上执行TensorFlow</em

浏览 0提问于2018-07-05得票数 0

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使用两个张量向量创建N x M张量矩阵，并对每个(n，m)对应用函数

python、tensorflow

我有两个张量X和Z，形状为(100,)，我想创建一个张量X x Z，它将产生一个(100, 100)的形状。对于这个矩阵中的每一对元素，我想要应用一些我已经定义的函数，即fn(x，z)，用于矩阵中的每个可能的组合。我是TensorFlow新手，习惯于按顺序思考，在处理numpy数组时，每个向量上有两个for循环。我如何在TensorFlow中做

浏览 0提问于2020-03-29得票数 3

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tensorflow conv2d操作的权值和偏置张量

python、numpy、tensorflow

我在火炬上得到了一个经过训练的神经网络，我需要在tensorflow中准确地重建它。我相信我在tensorflow中正确地定义了网络的架构，但是我在传递权重和偏置张量时遇到了困难。使用第三方包，我将火炬网络中的所有权重和偏置张量转换为numpy数组，然后将它们写入磁盘。我可以将它们加载回我的python程序中，但我无法找到将它们分配给tensorflow网络中相应

浏览 0提问于2016-03-25得票数 13

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在开始使用`my_input_fn`时，TensorFlow如何允许对数据进行枚举？

python、tensorflow

我对python只有基本的了解，但我对函数的理解是，每次调用它都会从熊猫框架中重新初始化张量结构，得到一个迭代器，然后返回它的第一个元素。每次它被召唤。当然，在本例中，如果数据被洗牌(默认情况下是这样)，而且数据集很大，那么在100步内就不太可能得到重复的数据，但是这闻起来有点草率编程的味道(也就是说，在这种情况下，它不会总是返回相同的第一个训练数据集我的研究尝试只是导致了进一步<

浏览 0提问于2018-03-20得票数 8

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在tensorflow中重复张量的元素并形成新的张量

正则表达式将数字字符串替换为字符串