Tensorflow RNN输出张量形状

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，RNN（循环神经网络）是其中的一种神经网络模型。RNN通过在网络中引入循环连接，可以处理序列数据，如文本、语音等。

RNN的输出张量形状取决于输入数据的维度和网络的配置。一般来说，RNN的输出张量形状可以是以下几种情况之一：

一对一（One-to-One）：输入和输出的张量形状相同，即每个时间步的输入对应一个时间步的输出。
一对多（One-to-Many）：输入的张量形状与输出的张量形状不同，即每个时间步的输入对应多个时间步的输出。这种情况常见于图像描述生成等任务。
多对一（Many-to-One）：输入的张量形状与输出的张量形状不同，即多个时间步的输入对应一个时间步的输出。这种情况常见于情感分析、文本分类等任务。
多对多（Many-to-Many）：输入和输出的张量形状都不相同，即多个时间步的输入对应多个时间步的输出。这种情况常见于机器翻译、语音识别等任务。

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TensorFlow中如何确定张量的形状实例

我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。...(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状。...high, width, -1]) sess.run(tf.shape(x_reshape)) Out: array([ 5, 20, 10]) 我们可以使用tf.shape_n()在计算图中得到若干个张量的形状...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Pytorch-张量形状操作

reshape：reshape则是改变张量的形状，而不改变任何特定的维度位置。你可以使用reshape将张量从一种形状变换到另一种形状，只要两个形状的元素总数相同。...如果你需要保持张量中元素的相对位置不变，仅调整张量的维度顺序，那么应该使用transpose；如果你需要改变张量的整体形状而不关心维度的顺序，reshape会是正确的选择。...= torch.squeeze(A) print(B.shape) # 输出：torch.Size([2, 3]) C = torch.squeeze(A, 0) print(C.shape) # 输出...0) print(B.shape) # 输出：torch.Size([1, 3]) C = torch.unsqueeze(A, 1) print(C.shape) # 输出：torch.Size([3...view函数也可以用于修改张量的形状，但是他要求被转换的张量内存必须连续，所以一般配合contiguous(连续的)函数使用。

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TensorFlow张量知识

TensorFlow张量本文记录的是TensorFlow中的张量基础知识，包含：张量类型张量数据类型张量创建张量类型维数阶名字例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3 1...判断张量是几阶，就看有几个[] TensorFlow数据类型 tf.int, tf.float：tf.int32、tf.float32、tf.float64 tf.bool：tf.constant([True...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...shape=(5,), dtype=int64, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4])> arr_to_tf.shape TensorShape([5]) type(arr_to_tf) tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor...创建特殊张量维度的记忆方式：一维：直接写个数二维：用[行, 列]表示多维：用[n,m,j,k…]表示全0张量 tf.zeros(3) <tf.Tensor: shape=(3,), dtype

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PyTorch入门笔记-改变张量的形状

view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」...比如对于下面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量： 2D 张量在内存中实际以一维数组的形式进行存储，行优先的方式指的是存储的顺序按照 2D 张量的行依次存储。...上面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量通常称为存储的逻辑结构，而实际存储的一维数组形式称为存储的物理结构。...view 方法会返回原始张量的视图，而 reshape 方法可能返回的是原始张量的视图或者拷贝原始张量的视图简单来说就是和原始张量共享数据，因此如果改变使用 view 方法返回的新张量，原始张量也会发生相对应的改变

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TensorFlow实战——RNN

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73136866 RNN 循环神经网络（RNN）的特殊的地方在于它保存了自己的状态，每次数据输入都会更新状态...，输出预测值，并输出更新后的状态，和批数据一起作为输入： ?...如上图，U为数据输入，V为预测值输出，W为状态值输出并输入下一轮。由于现实中不能无限的迭代下去，我们将其展开，并在有限次迭代后结束： ?...扩展双向RNN 顾名思义，双向的状态传播： ?...深度RNN ? 要注意的是，RNN的dropout不会在深度方向上使用，只会在状态输出到下一轮的时候使用。

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TensorFlow 什么是Tensor(张量)

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Tensorflow的张量类型转换

参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...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。可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.

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深度学习|tensorflow张量运算

前言为什么我们单独讲解一个tensorflow的张量（矩阵）运算了？因为神经网络原理其实就是矩阵的运算。如图所示，我们有三个神经元，两个输出。...print('Sum:') print(sess.run(Sum )) # Sum: #[[-1.19999993 0.60000002]] 神经网络实现我们回到上图的问题，我们用tensorflow

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TensorFlow 修炼之道（1）——张量（Tensor）

张量 TensorFlow名字可以拆解为两部分：Tensor、Flow。其中，Tensor 就表示张量。在 TensorFlow 的世界里，张量可以简单理解为多维数组。...张量名称每个张量都有一个名称，而且是唯一的，张量的命名规则是“node:src_output”，node表示结点，src_output表示当前张量来自结点的第几个输出（从0开始）。...张量形状在通过 tf.ones/tf.zeros 等方法创建张量时，可以通过shape参数来指定不同的形状。...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。...占位符 TensorFlow 提供了占位符的功能，可以使用 tf.placeholder 来实现，使用 placeholder 可以先定义形状、类型、名称，等到调用执行的时候再赋予具体的数值。

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TensorFlow2.0 代码实战专栏（八）：双向循环神经网络示例

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【深度学习】Pytorch教程（十）：PyTorch数据结构：4、张量操作（1）：张量形状操作

张量形状操作 a....用于处理需要匹配张量形状的操作时。...) # 将张量变形为3行2列的形状 y = x.view(3, 2) print(y) 输出: torch.Size([2, 3]) tensor([[1, 2], [3, 4...], [5, 6]]) 将张量变形为1维张量 z = x.view(-1) 在进行变形时，需要确保新形状要与原始张量包含的元素数量一致，否则会引发错误。...reshape_as 将张量重塑为与给定张量相同形状的张量。

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？...本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...张量具有“形状”，它的形状是一个水桶，即装着我们的数据也定义了张量的最大尺寸。我们可以把所有人的数据放进二维张量中，它是（10000,7）。你也许想说它有10000列，7行。不。...，可以这样看到： x.ndim 输出为： 3 让我们再看一下上面的邮件列表，现在我们有10个邮件列表，我们将存储2维张量在另一个水桶里，创建一个3维张量，它的形状如下： (number_of_mailing_lists...把形状里不同维数看作字段。我们找到一个字段的最小值来描述数据。因此，即使4维张量通常存储图像，那是因为样本量占据张量的第4个字段。

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Seq2Seq模型

所有其它的张量都会被忽略，取而代之的是decoder的前一个输出将会被使用。...如果没有指定，embedding 模型的输出的形状为batch_size x num_decoder_symbols ，其代表了每一个生成符号的logits。...当训练模型的输出词典很大的时候，也即num_decoder_symbols 很大的时候，那么存储如此大的张量是不可行的。...相反，若转换成更小的输出张量就更好，稍后将会使用output_projection将输出做投影。...如果使用的话，rnn的单元将会返回形状为batch_size x size的向量，而不是batch_size x target_vocab_size.

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TensorFlow RNN Cell源码解析

本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现，另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。...我们来分析一下 TensorFlow 里面 RNN Cell 的实现。...TensorFlow 实现 RNN Cell 的位置在 python/ops/rnn_cell_impl.py，首先其实现了一个 RNNCell 类，继承了 Layer 类，其内部有三个比较重要的方法，...我们用一个实例来感受一下： import tensorflow as tf cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) print(cell.state_size...我们用一个实例感受一下： import tensorflow as tf cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(num_units=128) print(cell.state_size

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TensorFlow 2.0 - 张量自动求导梯度下降

张量 2. 自动求导、梯度下降学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. 张量 import tensorflow as tf print(tf.....], [7, 8]]) print(A.shape) # (2, 2) 形状 print(A.dtype) # 数据类型 print(A.numpy()) # 取出张量的数值矩阵...X_raw.min()) / (X_raw.max() - X_raw.min()) y = (y_raw - y_raw.min()) / (y_raw.max() - y_raw.min()) # 转成张量

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【tensorflow2.0】张量数据结构

TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言张量和计算图是 TensorFlow的核心概念。 Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。...Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant和变量Variable....标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。视频还有时间维，可以表示为4维张量。可以简单地总结为：有几层中括号，就是多少维的张量。...可以用numpy方法将tensorflow中的张量转化成numpy中的张量。可以用shape方法查看张量的尺寸。..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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【tensorflow2.0】张量的结构操作

dtype=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。...29 224]] [[179 219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]]] # 改成（3,6）形状的张量...[3, 6]) [[135 178 26 116 29 224] [179 219 153 209 111 215] [39 7 138 129 59 205]] # 改回成 [1,3,3,2] 形状的张量..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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tf.lite

参数：graph_def:冻结的TensorFlow GraphDef。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...自动确定何时输入形状为None(例如，{"foo": None})。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。如果没有提供SignatureDef的输出数组，则使用它。...参数：sess:TensorFlow会话。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。...参数：input_data:输入数据(通常是ss.graph_def)，input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

卷积神经网络在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...这使我们看到可以使用一个4阶张量表示一整个批次的图片。假设对于给定的张量，我们具有以下形状[3，1，28，28]。使用该形状，我们可以确定我们有这个批次是含有三张图片。...发生这种情况时，卷积操作将改变张量的形状和基础数据。卷积操作会改变高度和宽度尺寸以及通道数。输出通道的数量是根据卷积层中使用的滤波器的数量而变化。 ?

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TensorFlow2.0（5）：张量限幅

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 1 maxmium()与minmium()...maximum()用于限制最小值,也即是说，将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值： import tensorflow as tf a = tf.range(10) a <tf.Tensor...4, 4], [6, 5, 4, 6], [6, 5, 6, 6]], dtype=int32)> 这种同时调用minmium()和maxmium()的方法不够便捷，所以TensorFlow...作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials

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