假设我有一个形状为600,11的TensorFlow张量,最后(第11)列的所有元素都是零。我想像这样迭代张量的值:对于每一行,我检查该行的前10个元素的最大值是否大于值X。如果为True,则保持该行不变,如果为False,则将行的前10个元素设置为等于0,并使第11个元素等于1。如何做到这一点?我的张量的结构如下所示: import tensorflow as tf
b = tf.random.uniform(
在收集大量树叶图片之前,我决定在Tensorflow中创建非常小的、简单的CNN,并且只在一张图片上进行训练,以检查代码是否正常。不幸的是,损失仍然是不变的。有时候网似乎学到了东西,因为损失在减少,但大多数时候从一开始就保持不变。有谁能帮忙解释一下,为什么会这样?下面是我的代码(基于本TensorFlow教程)。我使用了指数线性单元,因为我认为我的问题是由0梯度造成的,在严重初始化的ReLU中。matplotlib.pyplot as
这些分词似乎不是在Tensorflow中设置训练检查点之前设置的,而是在后面设置的,这会导致错误。包装字典在包装器之外被修改(它的最后值是{‘unit’:32,'activation':'tanh',‘object _initializer’:'glorot_uniform',‘glorot_uniform}'''Basic ABC for a keras style layer'''
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