首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何对前n个值进行排序,并将它们保存在metrix中,而其他值在Tensorflow中变为零?

在Tensorflow中,可以使用tf.argsort函数对前n个值进行排序,并将它们保存在一个矩阵(matrix)中,而其他值变为零。

具体步骤如下:

  1. 导入Tensorflow库:
代码语言:txt
复制
import tensorflow as tf
  1. 定义输入张量(tensor):
代码语言:txt
复制
input_tensor = tf.constant([5, 2, 9, 1, 7, 3, 6, 4, 8])
  1. 使用tf.argsort函数对输入张量进行排序,并获取排序后的索引:
代码语言:txt
复制
sorted_indices = tf.argsort(input_tensor, direction='DESCENDING')
  1. 定义一个零矩阵(matrix),与输入张量的形状相同:
代码语言:txt
复制
zero_matrix = tf.zeros_like(input_tensor)
  1. 根据排序后的索引,将前n个值保存在矩阵中,其他值变为零:
代码语言:txt
复制
n = 3  # 前n个值
sorted_values = tf.gather(input_tensor, sorted_indices[:n])
result_matrix = tf.tensor_scatter_nd_update(zero_matrix, tf.expand_dims(sorted_indices[:n], axis=1), sorted_values)

最终,result_matrix中保存了前n个值排序后的结果,其他值为零。

Tensorflow相关产品和产品介绍链接地址:

  • Tensorflow官方网站:https://www.tensorflow.org/
  • Tensorflow云服务:https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

01 TensorFlow入门(2)

在数学,这被称为矩阵的特征分解。 How it works...: TensorFlow提供了所有的工具,让我们开始进行数值计算,并将这些计算添加到我们的图表。...TensorFlow,激活函数是作用于张量的非线性运算。 它们是以与之前的数学运算相似的方式操作的功能。 激活功能有很多用途,但是一些主要的概念是,在对输出进行规范化时,它们将非线性引入到图中。...这是一hard-Sigmoid函数的版本,计算速度更快,并且不会消失(点附近)或爆炸。 当我们第8章卷积神经网络和第9章循环神经网络讨论更深层的神经网络时,这将会派上用场。...接近,softsign变为-1。        ...除了ReLU6,其最大为6:这些函数的左边,并且线性增加到的右边。 图4,我们有激活函数sigmoid,双曲正切(tanh)和softsign。

94060

Google AI与Deepmind强强联合,推出新工具加速神经网络稀疏化进程

这些新的工具是与DeepMind合作开发出来的,它们提供了新一代的实时感知体验,包括MediaPipe的手部跟踪和谷歌Meet的背景功能,并将推理速度从1.2倍提高到2.4倍,同时将模型尺寸减少一半...图:现代移动架构1x1卷积的推断时间对比 现代的推理设备(如XNNPACK),深度学习模型1x1卷积的实现以及其他操作都依赖于HWC张量布局,其中张量的维数对应于输入图像的高度、宽度和通道(如红色...GoogleXNNPACK的更新,就使它具有了检测模型是否稀疏的能力: 过程将从标准的密集推理模式切换到稀疏推理模式,稀疏推理模式,XNNPACK使用CHW (channel, height,...张量的这种重新排序,可以允许加速实现稀疏的1x1卷积核,原因有两: 1)单个条件检查之后,当对应的通道权时,可以跳过张量的整个空间切片,不是逐像素测试; 2)当信道权为非时,可以通过将相邻的像素加载到同一存储单元来提高计算效率...最后,Google表示,他们将继续扩展XNNPACK,CHW布局的操作提供更广泛的支持,并探索如何将其与其他优化技术(如量化)结合起来。

95830

如何高效实现图片搜索?Dropbox 的核心方法和架构优化实践

Doc_3 只有一词,因此我们应该将其省略或放在结果列表的最后。 找到所有可能要返回的文档后,我们在前向索引查找它们,并使用那里的信息它们进行排名和过滤。...C 是所有用户都相同的固定矩阵,因此我们可以将其保存在内存。 对于每个 q「c」具有非条目的类别,从倒排索引获取发布列表。...这两向量几乎都由组成,这些 s 的贡献很小。 近似地,我们将 q「c」和 j「c」的绝大多数项都设置为。...稀疏表示,我们存储每个非条目的位置和;50 2 字节整数位置和 50 4 字节浮点需要大约 300 个字节。...倒排索引,每张图像被添加到 50 发布列表不是 10,000 个中,这大约需要 200 个字节。因此,每个图像的总索引存储为 500 字节,不是 80KB。

76030

如何使用TensorFlow构建神经网络来识别手写数字

它们大约在70年首次提出,试图模拟人类大脑的工作方式,尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接,分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。...由于训练期间优化了这些,我们现在可以将它们设置为。但初始实际上模型的最终准确性有重大影响。我们将使用截断的正态分布的随机作为权重。...我们希望它们接近于,因此它们可以正方向或负方向上调整,并且稍微不同,因此它们会产生不同的错误。这将确保模型学到有用的东西。...请注意,我们不应期望减少损失并提高准确性,因为是按批次不是整个模型。我们使用小批量图像不是单独提供它们以加快训练过程并允许网络更新参数之前看到许多不同的示例。...结论 本教程,您成功地训练了一神经网络,MNIST数据集进行了大约92%的准确度分类,并在您自己的图像上进行了测试。

1.5K104

TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

本文内容是: 介绍五 TensorFlow 的核心操作符,它们是专门为处理控制流添加的。 展示高层控制流结构如何基于这五基础操作符被编译进数据流图。...解释这些数据流图如何TensorFlow runtime 执行,包括一组混合设备(如CPU、GPU和TPU)上的分布式执行方式。 描述如何控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...x 和 y 的将被保存在内存,直到 G(Op) 被执行。 图 10 反向传播 一旦构建了整个数据流图,TensorFlow 运行时就会自动进行分割,并将执行分布多个设备上。...实际上,图的构造过程N 并不是静态已知的。更重要的是,G(Body) 可能会使用向传播过程中产生的,我们希望保留这些,以避免反推过程重新计算它们。...保存在堆栈,所以我们会在 backprop 重使它们。这对于在内存有限的设备(如GPU)上进行训练是一限制。

10.5K10

稀疏矩阵的概念介绍

主要区别在于稀疏指标有很多。密集的指标没有。这是一具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。 在上面的矩阵,16 个中有 12 。...这就引出了一简单的问题: 我们可以常规的机器学习任务只存储非来压缩矩阵的大小吗? 简单的答案是:是的,可以! 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵(简称 CSR 矩阵)。...,但转换后的 CSR 矩阵将它们存储 3 一维数组。...数组 Value array:顾名思义,它将所有非元素存储原始矩阵。数组的长度等于原始矩阵中非条目的数量。在这个示例,有 7 元素。因此数组的长度为 7。...第二1:表示第3行起始,一行的只有一非0,所以前面的values总数是1,也就是values的index起始是1。

1.1K30

神经网络为何非激活函数不可?

本文作者 Vandit Jain 激活函数的相关知识进行了一较为全面的总结,重点聚焦于以下几个方面: 1. 激活函数是什么,它在网络中有什么作用? 2. 为什么需要激活函数不使用线性函数?...最新研究涌现的值得关注的非线性激活函数。 6. 深层神经网络应该使用哪些激活函数以及如何使用它们? 一、激活函数是什么?...激活函数接收单元输出的信号,并将其转换成某种可以被下一单元接收的形式。 下图总结了两者的区别: 资料来源:斯坦福大学的cs231n 课程 二、为什么需要激活函数?...换言之,因为网络的深度和激活过程将变为趋近于 0,它们的梯度逐渐消失,这就是所谓的梯度消失问题。所以我们希望理想的激活函数不要使梯度逐渐变为。 2....激活函数的默认超参数如果是Tensorflow 和 Pytorch等框架中使用,则效果最好。然而,你可以调整 Leaky ReLU 的负斜率并将其设置为 0.02 以加快学习速度。

1.5K20

【深度学习】神经网络为何非激活函数不可?

本文作者 Vandit Jain 激活函数的相关知识进行了一较为全面的总结,重点聚焦于以下几个方面: 1. 激活函数是什么,它在网络中有什么作用? 2. 为什么需要激活函数不使用线性函数?...最新研究涌现的值得关注的非线性激活函数。 6. 深层神经网络应该使用哪些激活函数以及如何使用它们? 一、激活函数是什么?...激活函数接收单元输出的信号,并将其转换成某种可以被下一单元接收的形式。 下图总结了两者的区别: ? 资料来源:斯坦福大学的cs231n 课程 二、为什么需要激活函数?...换言之,因为网络的深度和激活过程将变为趋近于 0,它们的梯度逐渐消失,这就是所谓的梯度消失问题。所以我们希望理想的激活函数不要使梯度逐渐变为。 2....激活函数的默认超参数如果是Tensorflow 和 Pytorch等框架中使用,则效果最好。然而,你可以调整 Leaky ReLU 的负斜率并将其设置为 0.02 以加快学习速度。

1.1K30

【python进阶】Garbage collection垃圾回收1

Ruby是如何为我们 创建新的对象的呢? 出乎意料的是它做的⾮常少。实际上,早在代码开始执⾏,Ruby就提前创建了成百上千对象,并把它们链表上,名⽈:可⽤列表。...从上⾯可以看到 ABC 和 DEF 节点包含的引⽤数为1.有三其他的对象同时 存在代链表,蓝⾊的箭头指示了有⼀些对象正在被代链表之外的其他对象所引⽤。...(接下来我们会看到,Python同时存在另外两分别被称为 ⼀代和⼆代的链表)。这些对象有着更⾼的引⽤计数因为它们正在被其他指针所指向着。 接下来你会看到Python的GC是如何处理代链表的。...通过识别内部引⽤,Python能够减少许多代链表对象的引⽤计数。在上图 的第⼀⾏你能够看⻅ABC和DEF的引⽤计数已经变为了,这意味着收集器可以释放它们并回收内存空间了。...随着你的程序运⾏,Python解释器新创建的对象,以及因为引⽤计数为⽽被释放掉的对象的追踪。从理论上说,这两应该保持⼀致,因为程序新建的每个对象都应该最终被释放掉。 当然,事实并⾮如此。

99070

稀疏矩阵的概念介绍

主要区别在于稀疏指标有很多。密集的指标没有。这是一具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。 在上面的矩阵,16 个中有 12 。...这就引出了一简单的问题: 我们可以常规的机器学习任务只存储非来压缩矩阵的大小吗? 简单的答案是:是的,可以! 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵(简称 CSR 矩阵)。...,但转换后的 CSR 矩阵将它们存储 3 一维数组。...数组 Value array:顾名思义,它将所有非元素存储原始矩阵。数组的长度等于原始矩阵中非条目的数量。在这个示例,有 7 元素。因此数组的长度为 7。...values的总数,或者说第一values的位置。

1.6K20

如何使用 JavaScript 对数值数组进行排序

在这种方法,我们使用两不同的循环,并将每个元素相互比较以对数组进行排序。此方法将在 O(N^2) 时间和 O(1) 额外空间中工作,其中 N 将是数组的大小。...第一按钮将输入的插入或推送到数组第二按钮将通过比较数组元素的数值对数组元素进行排序。...第 4 步 - 第四步,我们将定义另一 JavaScript 函数,该函数将通过使用嵌套循环相互比较来对数组的元素进行排序并将其作为分配给第二步添加的第二按钮的 onclick 事件。...比较器函数将返回三 负数− 如果它返回负值,则意味着第一参数小于第二参数,因此 tit 将按排序顺序排在第一位。表示两参数相同,它们的位置不会发生变化。...语法以下语法将让您知道如何将 sort() 方法与数组一起使用来进行排序 array_name.sort( comparator_function ); 让我们通过 JavaScript 代码示例实现它来实际理解它

16710

TensorFlow 分布式之论文篇 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Syst

TensorFlow 计算图示例片段 图 2,计算图 TensorFlow 图中,每个节点表示操作的实例,其具有或多个输入和或多个输出。...2.3 变量(Variables) 大多数计算,一图会被执行多次,大多数张量图的单次执行之后都不会存在。...分布式实现与本地实现共享大部分代码,但支持通过一环境进行扩展,该环境,客户端、master和 worker 都可以不同机器上不同的进程。...如果名称存在端口部分,则如果 Run 调用成功完成,应将节点的特定输出张量值返回给客户端。 计算图可以基于输入和输出的进行转换。...本节描述了我们和其他人为了实现这一点开发的几种技术,并说明了如何使用 TensorFlow 实现这些不同的方法。

3.4K20

【聊聊开发十分重要的“必抓!”算法】

一:前言 算法计算机科学和软件开发具有重要的地位,它们是解决问题和优化过程的关键工具。...如果元素大于后一元素,则交换这两元素的位置。 继续向后遍历,剩下的元素进行相同的比较和交换操作,直到遍历到倒数第二元素。 完成一轮遍历后,最大的元素会被交换到序列的末尾。...案例: 假设有一排序的整数数组 [5, 2, 8, 1, 3],我们可以使用冒泡排序进行排序。 首先,从数组的第一元素开始比较相邻的两元素:5 和 2。...在此案例,通过递归调用 merge_sort 函数原始数组进行拆分和排序,并通过辅助函数 merge 将两有序的子数组合并为一有序数组。...SHA-1(Secure Hash Algorithm 1):产生160位(20字节)的哈希,也因存在碰撞攻击问题不推荐使用。

14620

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

填补缺失(例如,用,平均值,中位数…)或删除它们的行(或列)。 执行特征选择(可选): 删除为任务提供无用信息的属性。 适当的情况下进行特征工程: 离散化连续特征。...您的主要选择是手动微分、有限差分逼近、向自动微分和反向自动微分。TensorFlow 实现了反向自动微分,但要理解它,最好先看看其他选项。所以让我们逐个进行,从手动微分开始。...因此,正向模式自动微分比有限差分逼近更准确,但至少输入较多输出较少时存在相同的主要缺陷(例如在处理神经网络时):如果有 1,000 参数,将需要通过图进行 1,000 次传递来计算所有偏导数。...如果要向集合添加一些,可以计算集合和的并集。 队列 队列是一种数据结构,您可以将数据记录推送到其中,然后再将它们取出。TensorFlow tf.queue包实现了几种类型的队列。... TF 函数处理变量和其他资源 TensorFlow ,变量和其他有状态对象,如队列或数据集,被称为资源。

7100

精通 TensorFlow 1.x:1~5

使用 TensorFlow 数据类型来定义张量,不是 Python 本地数据类型。 可以通过以下方式创建张量: 通过定义常量,操作和变量,并将传递给它们的构造器。... TensorFlow ,变量是张量对象,它们包含可在程序执行期间修改的。...例如,以下代码生成 100 的向量并将其打印出来: a=tf.zeros((100,)) print(tfs.run(a)) TensorFlow 提供了不同类型的函数来定义时填充张量: 使用相同的填充所有元素...机器学习问题中,我们必须从给定数据中学习模型参数β0和β1,以便我们有一估计模型,从X的未来预测Y的。我们偏置使用β1,权重项使用β0,分别用w和b代表它们。...总结 本章,我们学习了如何TensorFlow 应用经典机器学习算法,不使用神经网络。本章的第一部分,我们了解了回归模型。我们解释了如何训练具有一或多个特征的线性回归模型。

2.9K10

如何用 awk 删除文件的重复行【Programming】

摘要 要删除重复的行,同时保留它们文件的顺序,请使用: awk '!...visited[$0]++' your_file > deduplicated_file 工作原理 该脚本会保留一关联数组,其索引等于文件的唯一行,等于它们的出现次数。...visited [ $0]访问存储映射中的,其键值等于$0(正在处理的行),也称为匹配项(我们将会在下面设置)。 取非(!)的awk,任何非数字或任何非空字符串均为true 。...1 abc 4 def 2 ghi 8 klm 5 xyz Sort-nk1根据行的第一列(k1选项)进行排序并将该列视为数字(- n 选项)。...abc ghi def xyz klm 参考资料 Gnu awk 用户指南 awk 的数组 Awk真值 Awk 表达式 如何在Unix删除文件的重复行? 删除重复行排序 awk '!

8.7K00

【精选】Mysql B-Tree和B+Tree的结构?

静态变量属于静态存储方式,其存储空间为内存的静态数据区(静态存储区内分配存储单元)。 静态变量可以在任何可以申请的地方申请,一旦申请成功后,它将不再接受其他的同样申请。...(possible roots 都是zval变量容器),放在根缓冲区(root buffer)(称为疑似垃圾),根缓冲区满了时,缓冲区内部所有不同的变量容器执行垃圾回收操作。...仅仅在引用计数减少到非时,才会产生垃圾周期(garbage cycle),将其放入缓冲区。垃圾周期中,通过检查引用计数是否减1,并且检查哪些变量容器的引用次数是,来发现哪部分是垃圾。...有一文件ip.txt,每行一条ip记录共若干行,如何统计出现次数最多的3ip及其次数?...sort -r 指逆序排序 -n指按数字字符串大小排序 head -n 指定数量 注:第一次排序,把ip按顺序排列,因为第二uniq只会合并相邻项 第二次排序,才是把ip按出现次序大小从大到小排列

39710

TreeMap数据结构之排序二叉树

一.排序二叉树 排序二叉树是一种特殊结构的二叉树,可以非常方便地树中所有节点进行排序和检索。...若被删除节点 p 的左、右子树均非空,有两种做法: 以 p 节点的趋(见图3.1.1)或后继(见图3.1.2)替代 p 所指节点,然后再从原排序二叉树删去趋或后继节点即可。...为了改变排序二叉树存在的不足,Rudolf Bayer 与 1972 年发明了另一种改进后的排序二叉树:红黑 树,他将这种排序二叉树称为“对称二叉 B 树”,红黑树这个名字则由 Leo J....五.红黑树插入节点后的修复 插入操作按如下步骤进行: 以排序二叉树的方法插入新节点,并将它设为红色。...进行颜色调换和树旋转(插入操作,红黑树的性质 1 和性质 3 两永远不会发生改变,因此无需考虑红黑树的这两特 性)。

52430

TensorFlow 1.x 深度学习秘籍:1~5

另一要注意的重要事项是常量存储计算图定义。 每次加载图时都会加载它们。 换句话说,它们是昂贵的内存。 另一方面,变量是分开存储的。 它们可以存在于参数服务器上。...占位符:这些占位符用于将输入 TensorFlow 图。 它们与feed_dict一起用于输入数据。 它们通常用于训练神经网络时提供新的训练示例。 会话运行图时,我们为占位符分配一。...这使网络计算方面更轻便。 ReLU 神经元患有垂死的 ReLU 问题,也就是说,不激发的神经元的梯度将变为,因此将无法进行任何训练并保持静止(死)。...创建一卷积网络 CIFAR-10 进行分类 本秘籍,您将学习如何从 CIFAR-10 拍摄的图像进行分类。...有兴趣的读者可以N 图像,N 问题和 N 答案组成的自己的训练数据集上网络进行再训练。 这是可选练习。

2.4K20

图优化技术

对于公共子表达式, 只需要计算其中一表达式的, 其他表达式的可以通过赋值得到。这个过程就称作公共子表达式消除, 它是一种传统编译器中常用的优化手段, 经过迁移也可以应用到深度学习编译器。...对于当前正在处理的 OP, 先查找该 MAP 表, 如果能找到其他和正在处理的 OP 类型相同的 OP, 则他们进行遍历, 如果其中某个 OP 的输入和参数与当前正在处理的 OP 相同, 则它们为公共子表达式...比如,在下面的例子,sub_module_1 输出将结果 Reshape 为三维 Tensor; sub_module_2 要求输入是二维 Tensor,因此一开始就会对输入 Tensor 进行一次...第二种是编译器图优化过程插入了新的算子,插入的新的算子和已有的算则之间存在冗余。def sub_module_1(): ... ret = ...... Tensorflow 中会对应到 2 OP:Add 和 Relu。

94751
领券