Reshape:张量张量(“mrcnn_ValueError/Reshape_1:0”，shape=(1,100，6)，dtype=float32)不是此图的元素 - 腾讯云开发者社区

, shape=(2,), dtype=float32) b: Tensor("Const_1:0", shape=(2,), dtype=float32) result: Tensor("Add:0"..., shape=(2,), dtype=float32) tf.constant 可以创建一个张量（常量，一旦创建后数值不会改变），tf.add 可以得到两个张量相加后的结果，它们其实表示的都只是一个计算过程...shape=(2, -1))) Tensor("Reshape:0", shape=(4, 10), dtype=float32) Tensor("Reshape_1:0", shape=(2, 20)..., dtype=float32) 张量类型除了形状之外，每个张量还有一个属性是类型，用来表示张量中每个元素的数据类型。...=(4, 5, 2) dtype=int8> 张量求值想要获取张量真正的数值，需要构建一个图（Graph），然后创建一个会话（Session）。

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三天速成！中国香港科技大学TensorFlow课件分享

, 28, 28, 32), dtype=float32) Tensor("Relu:0", shape=(?..., 28, 28, 32), dtype=float32) Tensor("Relu:0", shape=(?..., 14, 14, 64), dtype=float32) Tensor("Relu_1:0", shape=(?..., 7, 7, 64), dtype=float32) Tensor("Reshape_1:0", shape=(?..., 7, 7, 64), dtype=float32) Tensor("Reshape_1:0", shape=(?

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三天速成！中国香港科技大学TensorFlow课件分享

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三天速成 TensorFlow课件分享

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【tensorflow2.0】张量的结构操作

tf.scatter_nd的作用和tf.gather_nd有些相反，tf.gather_nd用于收集张量的给定位置的元素，而tf.scatter_nd可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处...=float32)> 三，维度变换维度变换相关函数主要有 tf.reshape, tf.squeeze, tf.expand_dims, tf.transpose. tf.reshape 可以改变张量的形状...tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。...和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。...=int32)> tf.transpose可以交换张量的维度，与tf.reshape不同，它会改变张量元素的存储顺序。

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从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

, 36), dtype=float32) query = {Tensor} Tensor("Attention_layer_1/add:0", shape=(?..., 36), dtype=float32) queries = {Tensor} Tensor("Attention_layer_1/Tile:0", shape=(?, ?)..., dtype=float32) queries = tf.reshape(queries, tf.shape(facts)) queries = {Tensor} Tensor("Attention_layer..._1/Reshape:0", shape=(?..., 36), dtype=float32) tf.shape(facts)[1] 的数值是 4，query 的shape是[128 36]。

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【深度学习】人人都能看得懂的卷积神经网络——入门篇

, 784), dtype=float32) 输出占位符: Tensor("Placeholder_11:0", shape=(?...(x,[-1,28,28,1]) print("经过reshape后的张量:",input_x_images) 输出：经过reshape后的张量: Tensor("Reshape_13:0", shape..., 7, 7, 32), dtype=float32) 平坦化 flat = tf.reshape(pool2,[-1,7*7*32]) print("经过平坦化后的张量：",flat) 输出：经过平坦化后的张量...：Tensor("Reshape_14:0", shape=(?..., shape=(), dtype=float32) 第三步：执行计算图 # 创建会话 sess = tf.Session() # 初始化全局变量和局部变量，使用group结合两个操作 init = tf.group

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TensorFlow2.X学习笔记(3)--TensorFlow低阶API之张量

TensorFlow的低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是【模型之砖】。...= tf.where(c0) #将张量的第[0,0]和[2,1]两个位置元素替换为0得到新的张量 d = c - tf.scatter_nd([[0,0],[2,1]],[c[0,0],c[2,1]...],c.shape) #scatter_nd的作用和gather_nd有些相反 #可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处。...tf.transpose常用于图片存储格式的变换上。 tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。...,False,True]) tf.print(tf.reduce_all(p)) #结果为0，计算一个张量在维度上元素的“逻辑和” tf.print(tf.reduce_any(q)) #结果为1，在张量的维度上计算元素的

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从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作

, 36), dtype=float32) item_his_eb = {Tensor} Tensor("concat_1:0", shape=(?, ?..., 36), dtype=float32) item_his_eb_sum = {Tensor} Tensor("Sum:0", shape=(?...0x02 reshape 2.1 reshape函数原型为 def reshape(tensor, shape, name=None) tensor 为被调整维度的张量。...shape 为要调整为的形状，shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度。..., dtype=float32) facts = {Tensor} Tensor("rnn_1/gru1/transpose:0", shape=(?, ?

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 4

([9 8 7 6 5 4 3 2 1 0], shape=(10,), dtype=int32) tf.argsort tf.argsort返回张量的索引排序, 沿给的轴排序....axis: 操作维度- direction: 正序或者倒序- stable: 如果为 True, 则原始张量中的相等元素将不会按返回的顺序重新排序- name: 数据名称例子: # 创建张量0~9,...(第一种) 返回元素为 True 的位置....] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]], shape=(3, 3), dtype=float32) tf.Tensor( [[1. 1. 1.] [1. 1. 1....] [1. 0. 0.] [0. 1. 1.]], shape=(3, 3), dtype=float32) tf.scatter_nd 使用索引更新张量.

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机器学习篇(七)

张量的常用属性： graph:张量所在的图 op：张量的操作名 name：张量的字符串描述 shape：张量的形状 # 0维:() 1维:(x) 2维:(x,y) 3维:(x,y,z) 改变张量的形状...:0", shape=(?..., 4), dtype=float32) Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 4), dtype=float32) 报错 ''' 动态形状： tf.reshape()：创建一个新张量...可以创建一个新的张量可以修改：实例： tf_reshape = tf.reshape(plt,[2,6]) print(tf_reshape ) ''' Tensor("Reshape:0", shape...=(2, 6), dtype=float32) '''

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【tensorflow2.0】张量的数学运算

张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...标量运算符的特点是对张量实施逐元素运算。有些标量运算符对常用的数学运算符进行了重载。并且支持类似numpy的广播特性。许多标量运算符都在 tf.math模块下。...: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[ 0., 0.], [-1., 1.]], dtype=float32)> (a>=2) 的不是矩阵。矩阵运算包括：矩阵乘法，矩阵转置，矩阵逆，矩阵求迹，矩阵范数，矩阵行列式，矩阵求特征值，矩阵分解等运算。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 2

, shape=(6,), dtype=int32) tf.Tensor([0 2 4], shape=(3,), dtype=int32) 维度变换 tf.reshape tf.reshape...格式: tf.reshape( tensor, shape, name=None ) 参数: tensor: 传入的张量- shape: 张量的形状- name: 数据名称例子: a =...广播机制 (Boardcasting) 是一种张量复制的手段....=(2,), dtype=float32) tf.Tensor([4.6051702 4.6051702], shape=(2,), dtype=float32) tf.Tensor([1. 1.],...shape=(2,), dtype=float32) tf.Tensor([2.7182817 2.7182817], shape=(2,), dtype=float32) pow & sqrt

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 3

] [0. 0. 0. 1. 1. 1.]], shape=(5, 6), dtype=float32) tf.stack rf.stack可以创建一个新的维度来合并两个张量....=float32)>] 数据统计 tf.norm tf.norm可以帮助我们计算向量, 矩阵, 张量的范数..../mean 计算一个张量各个维度上元素的最小值 / 最大值 / 平均值....([0 0 0], shape=(3,), dtype=int64) tf.equal tf.equal可以帮助我们判断两个张量是否相等....False False], shape=(5,), dtype=bool) tf.unique tf.unique可以帮我们找出张量中不重复的值格式: tf.unique( x, out_idx

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TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量

) # 创建一个浮点型张量 shape=(), dtype=float32, numpy=1.0> tf.constant(2., dtype=tf.double...3]) # 创建一个元素全为1，形状为[2, 3]的tensor b shape=(2, 3), dtype=float32, numpy= array([[...的shape创建一个全为0的tensor shape=(2, 3), dtype=float32, numpy= array([[0., 0., 0.],...[0., 0., 0.]], dtype=float32)> tf.ones_like(a) # 仿照b的shape创建一个全为1的tensor shape=(...4 维度变换 4.1 reshape() numpy中的ndarray数组有个一reshape()方法，用来改变数组的shape，TensorFlow中的reshape()方法，功能也是一样的，不过TensorFlow

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Tensorflow之基础篇

#张量的重要属性是形状、类型和值，它们分别可以通过张量的shape、dtype属性和numpy()方法获得。...输出结果： tf.Tensor(0.79740083, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor([0 0 0], shape=(3,), dtype=int32) (2,...tf.reduce_sum()用于对输入张量的所有元素求和。...TensorFlow中有大量的张量操作API，包括数学运算、张量形状操作，如tf.reshape(),切片和连接，如tf.concat()等多种类型。....]], shape=(2, 1), dtype=float32) tf.Tensor(30.0, shape=(), dtype=float32) 3 线性回归 ## 1.3 TensorFlow下的线性回归

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

'Variable:0' shape=() dtype=int32, numpy=42>, 0' shape=(2, 2, 3) dtype=float32...(1, dtype = tf.int64) unit # shape=(), dtype=int64, numpy=1> 调整张量张量的形状通过属性（而不是函数...dtype=float32)> 张量的等级（尺寸）张量的等级是它具有的维数，即指定该张量的任何特定元素所需的索引数。...也可以这样： print(t2[1, 0, 2].numpy()) 输出将如下所示： 8.0 查找张量的大小（元素数）张量中的元素数量很容易获得。...要查找张量的数据类型，请使用以下dtype属性： t3.dtype 输出将如下所示： tf.float32 指定按元素的基本张量操作如您所料，使用重载运算符+，-，*和/来指定逐元素基本张量操作，如下所示

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tf.sparse

dense_shape: dense_shape [ndims]的一维int64张量，它指定稀疏张量的dense_shape。获取一个列表，该列表指示每个维度中的元素数量。...2、性质dense_shape一个int64的一维张量，表示稠密张量的形状。dtype这个张量中元素的d型。graph包含索引、值和dense_shape张量的图。...N x R矩阵，在稀疏张量中有非空值的指标，可能不是正则有序的。sp_values:张量。...稀疏张量中隐式零元素对应的输出位置为零(即，不会占用存储空间)，而不管稠密张量的内容(即使它是+/-INF并且INF*0 == NaN)。限制:此Op只向稀疏端广播稠密端，而不向相反方向广播。...reshape(...): 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。

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深度学习_1_Tensorflow_1

) # session()运行默认的图,当运行的元素不是默认图的时候,会报错 with tf.Session() as sess: print(sess.run(sum1)) # 输出值 # 创建新的图...=================================== # Numpy:reshape 把原来的数据直接修改 # tensorflow中 # tf.reshape:创建新的张量动态形状...=tf.reshape(plt,[2,3]) # shape=(2,3) # ========================================== # 有默认值的张量 # tf.zero...(shape,dtype=tf.float32,name=None) 全为0 # tf.ones(shape,dtype=float32,name=None) 全为1 # tf.constant...(value,dtype=None,shape=None,name=None) 常量张量 # tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=float32

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【深度学习】实例第三部分：TensorFlow

创建张量操作 import tensorflow as tf # 生成值全为0的张量 tensor_zeros = tf.zeros(shape=[2, 3], dtype="float32") #...生成值全为1的张量 tensor_ones = tf.ones(shape=[2, 3], dtype="float32") # 创建正态分布张量 tensor_nd = tf.random_normal...dtype="float32") # 生成和输入张量形状一样的张量，值全为1 tensor_zeros_like = tf.zeros_like(tensor_ones) with tf.Session...([4, 3]) print(pld) # pld.set_shape([3, 3]) #报错，静态形状一旦固定就不能再设置静态形状 # 动态形状可以创建一个新的张量，改变时候一定要注意元素的数量要匹配...= tf.matmul(x, y) # 张量相乘 log_x = tf.log(x) # log(x) # reduce_sum: 此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和 x_sum_1 =

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TensorFlow 修炼之道（1）——张量（Tensor）

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