我想通过保留10%的最大条目来过滤张量。有没有Tensorflow函数可以做到这一点？一个可能的实现是什么样子的？我正在寻找可以处理形状张量[N,W,H,C]和[N,W*H*C]的东西。通过过滤器，我的意思是张量的形状保持不变，但只保留了最大的10%。因此，除了10%最大的条目之外，所有条目都变为零。 这有可能吗？
浏览 36提问于2019-03-05得票数 3
回答已采纳
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
浏览 35提问于2019-03-25得票数 0
我正在寻找最好的和优化的方式(没有循环)，以获得从3D张量的最大值为基础的2D最大张量使用TensorFlow 1.14。假设我们有这个张量和这个函数(为了理解-它不工作-)： max_indices = [0,0,0] for k in range(10):
if(input
浏览 0提问于2020-08-21得票数 1
我在努力寻找像素附近最大的k像素。输入为nonetype动态图像张量。versions:-python 3.5w = np.eye(9).reshape((3, 3,tf.nn.conv2d(patches_batch, weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') #shape=(8, 183, 275, 9)
结果张量的深度为我需要
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
回答已采纳
1回答
有没有一种方法可以索引稀疏张量的单元/部分，就像在密集张量的情况下？# dens_tensor.shape = [10, 10, 10]如果没有，是否有人知道索引稀疏张量的变通方法？
浏览 0提问于2016-12-16得票数 2
1回答
我想得到一个张量中关于轴的绝对值的最大值。注意，我不想要最大绝对值，我想要有最大绝对值的值(所以我需要保留符号)。tensor.reduce_maxamplitude(tensor, axis=2)# [[5, -3, -6],# )但我在tensorflow对于平面张量，我知道我可以用tf.foldl或tf.foldr
flat = tf.reshape(tensor, -1
浏览 3提问于2022-10-11得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将CNN的输出输入到TensorFlow的RNN中。[1, 9, 25, 29, 31, 10, 23, 29, 37, 36]最后的张量应该是形状(1,370,2048)。
浏览 3提问于2016-12-18得票数 2
1回答
给定一个项目的列表/张量，我想检查整个列表的最大项目是否与列表特定部分的最大项目相同：a = tf.get_variable('a', (10,100)
浏览 4提问于2018-05-17得票数 1
所以我想知道TensorFlow在计算损失时是如何处理这个问题的。这不会让网络学会输出不正确的字符序列吗？另外，我认为CTC损失的TensorFlow手册没有提到空白标签的索引被假定为N_Classes - 1，我在这里找到它：。有没有人能证实这样的假设是否正确？
我请求有人来澄清我的疑虑。
浏览 0提问于2016-07-17得票数 3
我正在准备一个数据集，然后在存储输出之前训练一个模型(为了知识蒸馏的目的)我用下面的代码重现了bug/错误。我使用tensorflow 2.1。和ubuntu 18.04上的python 3.7数据被打乱(这是可以的)。但是在压缩之后，元组之间的顺序是不同的(这是不对的)。import tensorflow as tf
#pre
浏览 0提问于2020-02-18得票数 2
如何根据我在tensorflow中从另一个矩阵中获得的最大值和次要值索引来获取矩阵中每行的值？例如，我有一个矩阵张量A作为 [6,5,4],和一个矩阵张量B [13,14,15],然后从矩阵A中得到最大值和次最大值指标向量 [0,2],通过使用tf.nn_topk。
浏览 5提问于2018-07-18得票数 1
1回答
prediction = tf.reshape(predictionFlat, [numSequences, sequenceLength, vocabSize])编辑2
我试图做一些类似的事情，我需要我的sequenceLength变量(我的张量形状的参数_placeholder(dtype=dtype, shap
浏览 1提问于2017-08-02得票数 2
回答已采纳
1回答
from keras import backend as K M=(source_input+transformer)/2 std2=(transformer-M)**2 f=(M/std)
return
浏览 5提问于2022-03-09得票数 0
我正在尝试拆分张量，因为我需要一个序列作为RNN的输入。我使用的是可变序列长度，这会使我无法正确使用tf.unstack。
浏览 8提问于2017-07-31得票数 3
回答已采纳
假设在TensorFlow中定义了以下3个张量(形状相同)。A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]C = [[19,20,21],[22,23,24],[25,26,27]]D = [[1,2,3],[10,11,12],[19,20,21],[4,5,6],[13,14,15],[22,23,24],[7,8,9],[16,17,18
浏览 0提问于2018-09-05得票数 0
回答已采纳
tf.convert_to_tensor(data_z, np.float32) File "/home/linux_user/.local/lib/python3.8/site-packages/
浏览 21提问于2021-11-23得票数 0
我正在尝试用seq2seq.rnn_decoder()在Tensorflow中设置一个连续的RNN。rnn_decoder()需要的输入是一个张量列表，因此为了生成张量，我传入了一个排名3的张量，并使用tf.unpack()将其转换为一个列表。下面是我整理的代码，目的是让我相信罪魁祸首是tf.unpack()：print(inputDat.shape)输出(BATCH_SIZE为5，序列长度为10)
浏览 0提问于2016-04-05得票数 0
1回答
我对tensorflow并不熟悉，我想知道是否有可能在张量内调整一个维度的大小。让我有一个给定的张量t：shape(t) = [2, 2]shape(t) = [2, 3]
功能是否符合我所描述的目的？如果没有:为什么
浏览 3提问于2017-10-13得票数 0
假设我有一个20形状的Tensorflow张量l，这10个坐标被包装成[x1,y1,x2,y2,...]。我可以，tf.reshape(l, (10, 2))，但是我不确定是使用还是，参数应该是什么。何时应该使用拆分而不是堆栈？然后，如何重新打包修改后的值，使其保持原来的格式？
浏览 0提问于2018-04-26得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
