我有一个来自tf.dataset的填充批处理,因为不是每个填充批处理的形状都是fixed.So的,所以我必须使用tf.shape方法来获得填充batch.The的动态形状问题是如何将tf.shape获取的张量形状转换为tf.function下的Python值?train_step(padded_batch): x = np.zeros(shape[0], shape[1])
我在conda环境中运行tf2.0,并希望在图中显示张量。数组,但是.AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
ValueErrorUse `with sess.as_default()` or pass an explicit session to `eval(session=sess)`
我在其他地方读到过,这是因为我需要一个活跃的</e
这是我关于stackoverflow的第一个问题。如果我写错了,请告诉我!非常感谢!所以我尝试最大化一个函数(下面的第一行) enter image description here 我附上了我的损失函数的代码: def loss(model, y_interior, S_interiortf.gradients(W, y_interior)[0]
# print(params) # <-- you'll see that params is a NumPy
我正在尝试使用Swift for Tensorflow API,但我找不到一种方法来创建具有随机正常初始化的张量。目前我正在从numpy获取一个数组来构造一个张量结构: let np = Python.import("numpy")
let w = Tensor<Float32>(numpy: w_np)!有没有
在TensorFlow 2.0的tf.function中,有没有tensor.numpy()的替代品?问题是,当我试图在装饰的函数中使用它时,我得到了错误消息'Tensor' object has no attribute 'numpy',而它在外部运行时没有任何问题。通常,我会选择像tensor.eval()这样的东西,但它只能在TF会话中使用,并且在TF2.0中不再有会话。