TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable在进行数据处理和交互时,经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。...然而,有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时,可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。...结论TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable错误通常发生在尝试将float32类型的对象转换为JSON格式时。...然后,我们尝试将这个结果转换为JSON格式,但由于其中包含了float32类型的对象,会引发TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable...当尝试将包含float32的数据结构转换为JSON格式时,可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。
) # 创建一个浮点型张量 tf.constant(2., dtype=tf.double...[4., 5., 6.]], dtype=float32)> 如果输入的数据与指定的数据类型不相符,会产生以下异常: TypeError: Cannot convert provided value...<tf.Tensor: id=13, shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[2., 3.], [3., 4.]], dtype=float32...的shape创建一个全为0的tensor <tf.Tensor: id=52, shape=(2, 3), dtype=float32, numpy= array([[0., 0., 0.],...[[1., 1.]]]], dtype=float32)> tf.squeeze(a) <tf.Tensor: id=223, shape=(3, 2), dtype=float32, numpy=
, numpy=2.0> tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a))) L1 Norm b = tf.ones([2, 2]) tf.norm(b) tf.norm(b, ord=2, axis=1) # 列为整体 tf.norm(b, ord=1, axis=0) , <tf.Tensor: id=82, shape=(), dtype=float32, numpy=1.9458845
tf.Tensor: id=91, shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([10.112761, 10.555879, 9.646121], dtype=float32..., ] tf.clip_by_global_norm(t_list,25) ([], <tf.Tensor: id=136, shape
: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)> tf.zeros([2,5]) # 默认数据类型是float32...: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([1., 1., 1.], dtype=float32)> tf.ones([3,5]) ) (, ) (, ) (, )
4., 12.]], dtype=float32)> a-b <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[ -4., -4.],...[-10., -4.]], dtype=float32)> a*b <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[...5., 12.], [-21., 32.]], dtype=float32)> a/b <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=...<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[1...(a) <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[1
: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)> tf.zeros([2,5]) # 默认数据类型是float32...<tf.Tensor: shape=(2, 5), dtype=float32, numpy= array([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.,...: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([1., 1., 1.], dtype=float32)> tf.ones([3,5]) tf.fill([2,3],8) # 指定shape和填充的数值 tf.random.truncated_normal([2,2],mean=0.5,stddev=1) <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32
: id=41, shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([0.99999994, 2...) tf.sqrt(f) <tf.Tensor: id=69, shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[ 1., 3.], [ 4., 10...: id=4, shape=(), dtype=float32, numpy=6.0> tf.norm(a, ord=2) # 2范数 tf.norm(a) # ord不指定时,默认是2 指定维度求范数: tf.norm(a, ord=2, axis=0) <tf.Tensor: id=27, shape=(2,), dtype=float32,
: shape=(), dtype=float32, numpy=5.1>, 'sepal width (cm)': } tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64) {'sepal length (cm)': , 'sepal width (cm)': , 'sepal width (cm)': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy...), ('Fare', <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([ 8.6625, 15.2458, 12. ], dtype=float32
(), dtype=float32, numpy=40.0 , <tf.Tensor: id=56898, shape=(), dtype=float32, numpy=10.0 ], [<tf.Tensor...: id=56919, shape=(), dtype=float32, numpy=46.0 , <tf.Tensor: id=56911, shape=(), dtype=float32, numpy...=10.0 ], [<tf.Tensor: id=56932, shape=(), dtype=float32, numpy=50.0 , <tf.Tensor: id=56924, shape=(...z = [z1,z2,z3] tape.gradient(z, [w1, w2]) 输出结果 [<tf.Tensor: id=57075, shape=(), dtype=float32, numpy...=136.0 , <tf.Tensor: id=57076, shape=(), dtype=float32, numpy=30.0 ] 总结:如果对一个listz=[z1,z2,z3]求微分,其结果将自动求和
] [1. 1. 1.]]], shape=(2, 5, 3), dtype=float32) [<tf.Tensor: shape=(5, 3), dtype=float32, numpy=...=float32)>, <tf.Tensor: shape=(5, 3), dtype=float32, numpy= array([[1., 1., 1.], [1., 1....] [1. 1. 1.]]], shape=(2, 5, 3), dtype=float32) [<tf.Tensor: shape=(1, 5, 3), dtype=float32, numpy...=float32)>, <tf.Tensor: shape=(1, 5, 3), dtype=float32, numpy= array([[[1., 1., 1.], [1...] [2. 2.]], shape=(2, 2), dtype=float32) tf.Tensor(4.0, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor([4. 4.],
.,6) x tf.sigmoid(x) <tf.Tensor: id=5, shape=(6,), dtype=float32, numpy= array([0.00669285, 0.04742587...(x)
] [0. 0. 1. 0. 0.]], shape=(5, 5), dtype=float32) y 在tensorflow的losses模块中,提供能MSE方法用于求均方误差,注意简写MSE指的是一个方法...2 = tf.reduce_mean(loss_mse_1) loss_mse_2 一般而言...(logits, axis=1) # 转换为概率的形式 prob <tf.Tensor: id=77, shape=(1, 2), dtype=float32, numpy=array([[1.2326591e...) # 通过logits层直接计算交叉熵 <tf.Tensor: id=112, shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.1920922e-06], dtype
numpy的ndim方法相同 0 vector = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0])...( [[[1. 2.] [3. 4.]] [[5. 6.] [7. 8.]]], shape=(2, 2, 2), dtype=float32) tf.Tensor(3, shape=(), dtype...dtype=float32) tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32) 可以用tf.cast改变张量的数据类型。...([1. 2.], shape=(2,), dtype=float32) 5276289568 tf.Tensor([2. 3.], shape=(2,), dtype=float32) 5276290240...=(2,) dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)> 5276259888 <tf.Variable 'v:0' shape=(2,) dtype
] [1. 1.]], shape=(2, 2), dtype=float32) tf.Tensor( [[0. 0.....]], shape=(2, 2), dtype=float32) tf.Tensor( [[1. 0.....]], shape=(2, 2), dtype=float32) tf.Tensor( [[0 0] [0 0]], shape=(2, 2), dtype=int32) tf.Tensor( [[...1 0] [1 2]], shape=(3, 2), dtype=int64), values=tf.Tensor([3. 4. 5.], shape=(3,), dtype=float32), dense_shape...: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[6., 5.], [5., 4.]], dtype=float32)>, indices=<tf.Tensor
'Variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=3.1415927>, , , , <tf.Tensor...2.0, 3.0], name="b")result = a + bprint(result)tf.Tensor([3. 5.], shape=(2,), dtype=float32)x = tf.constant...([[11.]], shape=(1, 1), dtype=float32) ?
=(2, 2) dtype=float32, numpy= array([[-1.3200597 , 1.123157 ], [ 0.4855043 , -0.06241844]],...in dataset: print(element) (, ) (, ) (, ) (, )
) tf.Tensor( [[0.1 0.1] [0.1 0.1]], shape=(2, 2), dtype=float32) tf.Tensor(b'Hello World!'...([0.], shape=(1,), dtype=float32) tf.Tensor( [[0. 0. 0...([1.], shape=(1,), dtype=float32) tf.Tensor( [[1. 1. 1..., shape=(6,), dtype=int32) tf.Tensor([0. 1. 2. 3. 4. 5.], shape=(6,), dtype=float32) tf.Tensor([0 1],...shape=(2,), dtype=int32) 转换成 numpy 例子: # tensor转换成numpy array_tf = tf.ones([2,2]) array_np = array_tf.numpy
: shape=(1, 4), dtype=float32, numpy=array([[0.585077 , 0.19305778, 0.2161 , 0.64204717]], dtype=...代码验证的结果是: t.gradient(loss, a_l2) Out[17]: a_l2 - y_true Out[18]: <tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype...代码验证的结果是: t.gradient(loss, z_l2) Out[21]: <tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=array([[ 0.03706735...代码验证的结果是: t.gradient(loss, l2.kernel) Out[23]: <tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=float32, numpy= array
top_2.values top_2.indices 对于高维Tensor也是一样的: b <tf.Tensor: id=152, shape...如果需要求浮点型的均值,就需要将a的类型先转换为float32: tf.reduce_mean(tf.cast(a, tf.float32), axis=0) 2.2 argmin()、argmax...: id=213, shape=(3,), dtype=int64, numpy=array([1, 2, 0], dtype=int64)> tf.argmin(b) <tf.Tensor: id=
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