(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...参数：*args:要转换的输出列表(应该是tf.张量)。* * kwargs:明白了返回值：包装输出(具有附加元数据的标识替代)。这些也是tf.Tensor。...永久保存该函数是安全的，但是永久保存numpy数组是不安全的。五、tf.lite.OpsSet类定义可用于生成TFLite模型的操作系统集。...(默认错误)dump_graphviz_dir:在处理GraphViz .dot文件的各个阶段转储图形的文件夹的完整文件路径。...优先选择——output_format=GRAPHVIZ_DOT，以便保留输出文件的需求。(默认没有)dump_graphviz_video:布尔值，指示是否在每次图形转换之后转储图形。
assert_greater(...): 断言条件x > y保存元素。assert_greater_equal(...): 断言条件x >= y保存元素。...assert_positive(...): 断言条件x > 0保存元素。assert_proper_iterable(...): 静态断言值是“适当的”可迭代的。...matrix_square_root(...): 计算一个或多个方阵的矩阵平方根:matrix_transpose(...): 转置张量a的最后二维。...如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims:如果为真，则保留长度为1的缩减维度。name:操作的名称(可选)。....): 重新构造稀疏张量，以新的密集形状表示值。sparse_retain(...): 在稀疏张量中保留指定的非空值。sparse_segment_mean(...): 沿着张量的稀疏段计算平均值。
dtype:如果设置了，initial_value将转换为给定的类型。如果没有，要么保留数据类型(如果initial_value是一个张量)，要么由convert_to_张量决定。...返回值：一个张量，它将在分散分配完成后保留这个变量的新值。...返回值：一个张量，它将在离散除法完成后保留这个变量的新值。...返回值：一个张量，它将在散乘完成后保留这个变量的新值。...返回值：一个张量，它将在散差减法完成后保留这个变量的新值。
variable print(t2.shape) 输出将如下所示： (2, 2, 3) 张量可能会被重塑并保留相同的值，这是构建神经网络经常需要的。...可用于构成计算图一部分的张量的所有操作也可用于急切执行变量。 在这个页面上有这些操作的完整列表。 将张量转换为另一个（张量）数据类型 一种类型的 TensorFlow 变量可以强制转换为另一种类型。...请注意，在下文中，所有 TensorFlow 操作都有一个名称参数，当使用急切执行作为其目的是在计算图中识别操作时，可以安全地将其保留为默认值None。...在下面的示例中，浮点数组data被转换为二进制格式，然后保存到磁盘。 feature是一个字典，包含在序列化和保存之前传递给tf.train.Example的数据。...OHE 示例 1 在此示例中，我们使用tf.one_hot()方法将十进制值5转换为一个单编码的值0000100000： y = 5 y_train_ohe = tf.one_hot(y, depth=
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为关联向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件，该方法适用于任何ckpt模型，当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。...使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储。这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。...例如：下面的代码运行后，会在save目录下保存了四个文件： import tensorflow as tf # 声明两个变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,...() # 初始化全部变量 saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型 with tf.Session() as sess: sess.run(...我们知道，graph_def文件中没有包含网络中的Variable值（通常情况存储了权重），但是却包含了constant值，所以如果我们能把Variable转换为constant，即可达到使用一个文件同时存储网络架构与权重的目标
返回值：一个与x类型相同的张量。3、tf.reduce_mean计算元素跨张量维数的平均值。...如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims: 如果为真，则保留长度为1的缩减维度。...沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。...如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims:如果为真，则保留长度为1的缩减维度。name:操作的名称(可选)。...tf.add_n( inputs, name=None)在添加之前将indexedslice对象转换为密集张量。
如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
当构造稀疏张量对象时，这并不是强制的，但是大多数ops都假定正确的顺序。如果稀疏张量st的序错了，可以通过调用tf.sparse.reorder(st)得到一个固定的版本。...参数：feed_dict:映射张量对象以提供值的字典。有关有效提要值的描述，请参见tf.Session.run。session:(可选)用来计算这个稀疏张量的过程。如果没有，则使用默认会话。....): 重新构造稀疏张量，以新的密集形状表示值。retain(...): 在稀疏张量中保留指定的非空值。segment_mean(...): 沿着张量的稀疏段计算平均值。....): 沿着轴将稀疏张量分解为num_split张量。to_dense(...): 将稀疏张量转换为稠密张量。to_indicator(...): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。....): 转置一个SparseTensor。
返回值:一个0维的张量。...如果没有或0，则不会从文件系统中删除检查点，而只保留检查点文件中的最后一个检查点。默认值为5(即保存最近的5个检查点文件)。...keep_checkpoint_every_n_hours:除了保存最近的max_to_keep检查点文件之外，你可能还想为每N小时的训练保留一个检查点文件。...例如，传递keep_checkpoint_every_n_hours=2可以确保每2小时的培训中保留一个检查点文件。默认值10,000小时实际上禁用了该特性。...入队列操作不一定都是相同的操作，但是期望它们都将张量入队列。参数：queue:一个队列。enqueue_ops:以后在线程中运行的排队操作列表。close_op: Op关闭队列。保留挂起的排队操作。
tf.contrib.data.数据集类 tf.contrib.data.数据集类有几个重要的变化。...这个类中期望嵌套结构（nested structures）的函数现在毫无保留地将列表转换为tf.Tensor。不想用这个函数的用户可以使用元组（tuples）。...Dataset.interleave(map_func, cycle_length): 给程序员更多的控制，让他们知道如何将一个函数映射到每个元素。...对于无效的属性，开发人员可以要求他们的程序引发异常，或者他们可以选择处理NaN值。 下面是一个简短的例子，说明开发人员如何从均匀分布中获得一个随机变量的张量： ?...tf.gather函数，被用于在一个张量中选择变量，现在增加了一个轴参数，将会允许更灵活的收集。 ? tf.pad函数用于在现有张量周围放置数值，现在支持“常量（constant）”参数。
(plt,[2,3]) # shape=(2,3) # ========================================== # 有默认值的张量 # tf.zero(shape,dtype...,name=None) 由正太分部的随机值组成的矩阵 # ========================== # 张量的类型变换 # tf.string_to_number(string_tensor...,graph 会更加清晰,作用分明 with tf.variable_scope("name"): pass # 模型的保存与加载 saver = tf.train.Saver(var_list...=None,max_to_keep=5) # var_list:指定要保存和还原的变量,作为一个dict或列表传递 # max_to_keep:指示要保留的最近检查点文件的最大数量,创建新文件时,删除旧文件...,保留最新的5个 # 文件格式:checkpoint文件 saver.save("sess对象","路径/文件名字") # 第一次保存 # checkpoint:记录模型名字,文件路径 # name.data
背景 分割网络在进行上采样的时候我用的是双线性插值上采样的，而Keras里面并没有实现双线性插值的函数，所以要自己调用tensorflow里面的tf.image.resize_bilinear()函数来进行...resize,如果直接用tf.image.resize_bilinear()函数对Keras张量进行resize的话，会报出异常，大概意思是tenorflow张量不能转换为Keras张量，要想将Kears...如果用了另一个张量去指定size,用model.save()来保存model是不能序列化的。...那么保存model的时候只能保存权重——model.save_weights(‘mode_weights.hdf5’) 解决办法(两种)： 1.tf.image.resize_bilinear()的size...一个张量 如果为重塑形状指定了张量，则保存模型（保存）将失败 您可以使用save_weights而不是save进行保存 补充知识：Keras 添加一个自定义的loss层（output及compile中，
y: 一个类型跟张量x相同的张量。 返回值： x * y element-wise....b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。...adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。...name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...注意： （1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 ２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。
原因是函数tf.transpose(t)所做的和NumPy的属性T并不完全相同：在TensorFlow中，是使用转置数据的复制来生成张量的，而在NumPy中，t.T是数据的转置视图。...字符串张量 类型是tf.string的常规张量，是字节串而不是Unicode字符串，因此如果你用Unicode字符串（比如，Python3字符串café）创建了一个字符串张量，就会自动被转换为UTF-...集合运算可以用tf.sets包。 队列 用来在多个步骤之间保存张量。TensorFlow提供了多种队列。...但是，这只适用于张量参数：如果你将Python数值传给TF，就会为每个独立值创建一个计算图：比如，调用tf_cube(10)和tf_cube(20)会产生两个计算图。...自定义Keras组件可以包含任意Python代码吗，或者Python代码需要转换为TF函数吗？ 如果想让一个函数可以转换为TF函数，要遵守设么规则？ 什么时候需要创建一个动态Keras模型？怎么做？
char4-TensorFlow基础入门 TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量Tensor对象中，所有的运算操作都是基于张量进行的 ?...tf.int16/32/64 tf.float16/32/64；tf.float64就是tf.double 需要注意的点： 高精度转低精度可能会报错 对于浮点数，高精度的张量可以表示更精准的数据 实际中...在创建张量的时候，可以指定初始值：tf.fill(shape, vlaue) tf.fill([2,3], -1) # 形状为2*3，值全部是-1 创建已知分布的张量 正态分布和均匀分布是最常见的。...改变视图reshape 张量存储 张量的存储体现张量在内存上保存为一块连续的存储区域 张量的存储需要人为跟踪 shape中相对靠左的维度称之为大维度；相对靠右的维度称之为小维度 张量视图 语法格式为tf.reshape...表示长度为2倍，即复制1份 3表示长度为3倍，即复制2份；类推 复制操作会创建一个新的张量来保存复制后的张量，涉及到大量的IO操作，运算代价大 b = tf.constant([1,2]) b = tf.expand_dims
tf.transpose( a, perm=None, name='transpose', conjugate=False)转置a.根据perm来改变尺寸。...返回的张量的维i将对应于输入维perm[i]。如果没有perm，它被设为(n-1…0)，其中n是输入张量的秩。因此，默认情况下，这个操作对二维输入张量执行一个常规矩阵转置。...如果共轭为真，a,dtype可以是complex64，也可以是complex128，然后对a的值进行共轭和转置。...将其设置为True在数学上等价于tf.conj(tf.transpose(input))返回值:转置张量。...Numpy的兼容性在numpy中，转置是一种内存效率高的常量时间操作，因为它们只是用调整后的步长返回相同数据的新视图。张量流不支持大步，因此转置返回一个新的张量，其中的项被置换。
布尔：tf.bool复数：tf.complex64 tf.complex1281、tf.to_bfloat16函数将张量强制转换为bfloat16类型。...返回值：一种与bfloat16类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the bfloat16.2、tf.to_complex128函数将张量转换为类型为complex128的张量。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。...返回值：一种与int32类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这是有用的。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这是有用的，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果要更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型内部的嵌入查找矩阵，则这很有用。
为了保留静态图的优势（例如性能优化和可移植性等），TensorFlow2.0提供了“tf.function”方法，使用“tf.function”修饰的python函数，TensorFlow可以将其作为单个图来运行...表2-2 TensorFlow中张量的形状示例 TensorFlow中有一些特殊的张量，以下是一些主要的特殊张量： tf.Variable（变量，TensorFlow中的张量一般都不会被持久化保存，参与一次运算操作后就会被丢弃了...变量（variable）是一种特殊的运算操作，它可以将一些需要持久化保存的张量存储在内存或显存中，并会返回一个可以对该变量所引用的张量进行一系列特定操作的句柄，例如Assign和AssignAdd（等同于...模型的参数是保存在变量中的，在模型的训练过程中，参数在不断地更新。变量的值可以修改，但是维度不可以变。） tf.constant（常量，常量定义时必须初始化值，且定义后其值和维度不可再改变。）...我们可以使用tf.function来将python程序转换为TensorFlow的静态计算图，这样就可以保留TensorFlow1.x版本中的静态计算图的一些优势。 4.
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