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tf.cond()

tf.cond( pred, true_fn=None, false_fn=None, name=None)true_fn和false_fn都返回输出张量的列表。...true_fn和false_fn必须具有相同的非零数和输出类型。 警告:在true_fn和false_fn之外创建的任何张量或操作都将执行，而不管在运行时选择了哪个分支。...cond支持在tensorflow.python.util.nest中实现的嵌套结构。true_fn和false_fn都必须返回列表、元组和/或命名元组的相同(可能是嵌套的)值结构。...单例列表和元组是唯一的例外:当true_fn和/或false_fn返回时，它们被隐式解压缩为单个值。...如果你需要使用一个在分支函数中创建的张量，你应该把它作为分支函数的输出返回并使用tf,cond的输出。参数：pred:一个标量，它决定是返回true_fn的结果还是false_fn的结果。

2.1K20

tf.Variable

函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。在进行异步分布式培训时使用约束并不安全。synchronization:指示何时聚合分布式变量。...必须是下列类型之一:int32、int64、bfloat16、half、float32、float64。y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值： 一个张量。...该op由python3中的x // y层划分和python2.7中的来自于future__导入划分生成。x和y必须具有相同的类型，并且结果也必须具有相同的类型。参数：x:实数型张量分子。...必须是下列类型之一:int32、int64、bfloat16、half、float32、float64。y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。与x类型相同。...必须是下列类型之一:int32、int64。指数张量。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与params相同的类型。

2.7K40
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将tf.batch_matmul替换成tf.matmul的实现

注意： （1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。 （2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。...float16, float32, float64, int32, complex64, complex128 且张量秩 1 的张量。...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。...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。...注意： 在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。

1.4K20

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

找到并记录您可以获取数据的位置。 检查它将占用多少空间。 检查法律义务，并在必要时获得授权。 获取访问授权。 创建一个工作空间（具有足够的存储空间）。 获取数据。...默认情况下，TensorArray具有在创建时设置的固定大小。或者，您可以设置size=0和dynamic_size=True，以便在需要时自动增长数组。...但是，这会影响性能，因此如果您事先知道size，最好使用固定大小数组。您还必须指定dtype，并且所有元素必须与写入数组的第一个元素具有相同的形状。...)> 如果您想使用不同的填充值，比如-1，那么在调用to_dense()时必须设置default_value=-1（或您喜欢的值）。...它会自动填充最短的记录，以确保批次中的所有记录具有相同的形状。 PriorityQueue 一个按优先级顺序出队记录的队列。优先级必须作为每个记录的第一个元素包含在其中，是一个 64 位整数。

5600

JAX 中文文档（二）

如果批处理维度不是第一维，则可以使用in_axes和out_axes参数来指定输入和输出中批处理维度的位置。如果所有输入和输出的批处理轴相同，则可以使用整数，否则可以使用列表。...pass def false_fn(x): jax.debug.breakpoint() jax.lax.cond(is_finite, true_fn, false_fn, x) @...经验法则是：永远不要重复使用 key（除非你希望得到相同的输出）。 为了生成不同且独立的样本，你必须在将 key 传递给随机函数之前显式地调用 split()。...调用 split(key) 的输出的哪一部分被称为 key，哪一部分被称为 subkey 并不重要。它们都是具有相同状态的独立 key。...也就是说，列表必须有相同数量的元素，字典必须有相同的键，等等。 用 jax.tree.map 示例解释 ML 模型参数 此示例演示了在训练简单多层感知器（MLP）时，pytree 操作如何有用。

11910

tf.matmul() 和tf.multiply()

（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。 2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...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。 ...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。 ...x,y必须要有相同的数据类型，不然就会因为数据类型不匹配报错 z1=tf.multiply(x1,y1) #数和矩阵相乘 x2=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[...注意： 在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。

2.6K40

tf.dtypes

、int64、float16、float32、float64、complex64、complex128、bfloat16的数据类型(适用于x和dtype)。...在将复杂类型(complex64、complex128)转换为实类型时，只返回x的实部份。在将实类型转换为复杂类型(complex64、complex128)时，返回值的虚部设置为0。...dtype:目标类型。支持的dtypes列表与x相同。 name:操作的名称(可选)。 返回值： 张量或稀疏张量或索引切片，其形状与x相同，类型与d类型相同。...输入张量实数和imag必须具有相同的形状。 参数： real:一个张量。必须是下列类型之一:float32、float64。 imag:张量。必须具有与实数相同的类型。...注意(mrry):在正常情况下，不应该直接构造数据类型对象。相反，使用tf.as_dtype()函数。 参数： type_enum: types_pb2。数据类型枚举值。

75110

tf.lite

这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。必须{特遣部队。float32 tf.uint8}。如果提供了优化，则忽略此参数。...float32,特遣部队。uint8, tf.int8}inference_output_type:实数输出数组的目标数据类型。允许不同类型的输出数组。如果推论类型是tf。...类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。output_tensors:输出张量列表(仅使用.name)。返回值：TFLiteConverter类。...类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。output_tensors:输出张量列表(仅使用.name)。

5.2K60

TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

标量（简单数字）是等级 0 的张量，向量是等级 1 的张量，矩阵是等级 2 的张量，三维数组是等级 3 的张量。张量具有数据类型和形状（张量中的所有数据项必须具有相同的类型）。...在撰写本文时，使用 C++ API 在 Android 和 iOS 上支持 TensorFlow Lite，并且具有适用于 Android 的 Java 包装器。...这些模型包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有剩余连接的模型。 这是函数式 API 的使用的简短示例，其架构与前两个相同。...使用数据管道 也可以使用以下代码将数据作为tf.data.Dataset()迭代器传递到fit方法中（数据获取代码与先前描述的相同）。...区别在于，使用'same'填充，必须在外部填充该层（通常用零填充），以便在卷积发生后，输出大小与该层大小相同。

4.1K10

tf.SparseTensor

.TensorFlow表示一个稀疏张量，作为三个独立的稠密张量：indices,values和dense_shape.在Python中，三个张量被集合到一个SparseTensor类中，以方便使用。...sp_values：一个张量；必须是下列类型之一：float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8...sp_values具有相同的类型；R-D；密集的张量操作数.name：操作的名称(可选).返回值：该方法返回一个与sp_values有相同的类型的张量，它是1维的；运行的N值。....参数：sp_indices：int64类型的张量,是2维的,N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序.sp_values：一个张量；必须是下列类型之一：float32...sp_indices.sp_shape：int64类型的张量,是1维的；输入SparseTensor的形状.dense：一个张量；必须与sp_values具有相同的类型；R-D；密集的张量操作数.name

2.1K20

tf.nn

normalize_moments():在充分统计的基础上，计算的均值和方差。pool(): 执行N-D池操作。quantized_avg_pool(): 生成量子化类型的输入张量的平均池。...logits必须具有float16、float32或float64的dtype，标签必须具有int32或int64的dtype。注意，为了避免混淆，只需要将命名参数传递给这个函数。...内部，请勿使用。labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。...logits:每个标签激活(通常是线性输出)的形状[d_0, d_1，…， d_{r-1}， num_classes]和dtype float16、float32或float64。...这些活化能被解释为非标准化的对数概率。name:操作的名称(可选)。返回值：一个与标签形状相同，与logits类型相同的张量，具有softmax交叉熵。

1.5K10

package reflect

不是所有go类型的Type值都能使用所有方法。请参见每个方法的文档获取使用限制。在调用有分类限定的方法时，应先使用Kind方法获知类型的分类。调用该分类不支持的方法会导致运行时的panic。...不是所有go类型值的Value表示都能使用所有方法。请参见每个方法的文档获取使用限制。在调用有分类限定的方法时，应先使用Kind方法获知该值的分类。调用该分类不支持的方法会导致运行时的panic。...和其他获取v持有值的方法不同：v的Kind是String时，返回该字符串；v的Kind不是String时也不会panic而是返回格式为""的字符串，其中T是v持有值的类型。...如果v的Kind不是Func会panic。它返回函数所有输出结果的Value封装的切片。和go代码一样，每一个输入实参的持有值都必须可以直接赋值给函数对应输入参数的类型。...func DeepEqual func DeepEqual(a1, a2 interface{}) bool 用来判断两个值是否深度一致：除了类型相同；在可以时（主要是基本类型）会使用==；但还会比较array

1.2K30
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