我有一个1D张量a,我想把它堆叠/打包/平铺成2D张量,比如y=[a, a, a]。如果我知道我想重复多少次,我就可以在使用reshape的同时使用tf.tile。我知道对于tf.slice来说,可以输入-1并让tensorflow找出它,但我不知道tensorflow如何推断出正确的大小。我确实有一个张量函数,它的形状与y相同,但我没有看到tile_like函数。
有什么建议吗?
在过去的几周里,我一直在尝试让Yolo v3在TF 2.x中工作,每次我解决一个问题,就会出现另一个问题。主要的挑战是让TensorFlow为每个标度和训练集中的样本进行NonMaxSuppression。我用的是tf.image.non_max_suppression_padded,然后我被
Tensorflow.python.framework.errors_impl.OperatorNotAllowedInGraphError我通过禁用急切执行修复了这个问题,并移动到Model(input, out
我正在和tensorflow一起研究一个算法。0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
if i in sets:
y[i] = x[i] 它会得到结果: y = [0,2,0,0,0,6,0,8,0,0] 如何在tensorflow中实现此功能?有没有办法使用相同的逻辑在tensorflow中实现这一点,而不是在计算后将NumPy数组转换为张量,而是使用张量<