“index_override”要使用的全局索引。这对应于将生成的最终存根中的参数顺序。返回值：被包裹的输入张量。...“index_override”要使用的全局索引。这对应于将生成的最终存根中的参数顺序。返回值：缠绕输出张量。...* * kwargs:明白了返回值：包装输出(具有附加元数据的标识替代)。这些也是tf.Tensor。...这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...这用于将TensorFlow GraphDef或SavedModel转换为TFLite FlatBuffer或图形可视化。属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。
dtype:如果设置了，initial_value将转换为给定的类型。如果没有，要么保留数据类型(如果initial_value是一个张量)，要么由convert_to_张量决定。...必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...注意(mrry):如果我们将getitem注册为一个重载操作符，Python将勇敢地尝试迭代变量的张量，从0到无穷。声明此方法可防止此意外行为。...必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与params相同的类型。to_prototo_proto(export_scope=None)将变量转换为VariableDef协议缓冲区。
将给定值转换为张量。...tf.convert_to_tensor( value, dtype=None, dtype_hint=None, name=None)该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象...参数：value:类型具有注册张量转换函数的对象。dtype:返回张量的可选元素类型。如果缺少，则从值的类型推断类型。dtype_hint:返回张量的可选元素类型，当dtype为None时使用。...在某些情况下，调用者在转换为张量时可能没有考虑到dtype，因此dtype_hint可以用作软首选项。如果不能转换为dtype_hint，则此参数没有效果。name:创建新张量时使用的可选名称。...返回值：一个基于值的张量。
将给定值转换为张量。...)该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。...注意:当Python列表或标量中不存在浮点数和字符串类型时，此函数与默认Numpy行为不同。将抛出一个错误，而不是静静地转换None值。参数：value:类型具有注册张量转换函数的对象。...dtype:返回张量的可选元素类型。如果缺少，则从值的类型推断类型。name:创建新张量时使用的可选名称。preferred_dtype:返回张量的可选元素类型，当dtype为None时使用。...返回值： 一个基于值的张量。
y: 一个类型跟张量x相同的张量。 返回值： x * y element-wise....b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。...name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...注意： （1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 ２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。
参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。参数：logits: N维张量，其中N > 1。scope:variable_scope的可选作用域。返回值：一个形状和类型与logits相同的“张量”。...只支持浮点类型返回值：生成单位方差张量的初始化器可能产生的异常：ValueError: if `dtype` is not a floating point type.TypeError: if `mode...[batch_size，…]outputs_collections:用于添加输出的集合scope:name_scope的可选作用域返回值：一个具有形状[batch_size, k]的平坦张量。...支持' NHWC '(默认值)和' NCHW 'outputs_collections:将输出添加到其中的集合scope:name_scope的可选作用域返回值：表示池操作结果的“张量”可能产生的异常：
参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。...在这种情况下，对于每个加入值为None的维度，其长度可以是可变的;在退出队列时，输出张量将填充到当前minibatch中张量的最大形状。对于数字，这个填充值为0。对于字符串，这个填充是空字符串。...此外，通过shape属性访问的所有输出张量的静态形状的第一个维度值为None，依赖于固定batch_size的操作将失败。参数:tensors: 要排队的张量列表或字典。...返回值:与张量类型相同的张量列表或字典(除非输入是一个由一个元素组成的列表，否则它返回一个张量，而不是一个列表)。
y: 一个类型跟张量x相同的张量。 返回值： x * y element-wise....（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。 2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。 ...name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。
boundaries: 张量、int或浮点数的列表，其条目严格递增，且所有元素具有与x相同的类型。values: 张量、浮点数或整数的列表，指定边界定义的区间的值。...它应该比边界多一个元素，并且所有元素应该具有相同的类型。name: 一个字符串。操作的可选名称。默认为“PiecewiseConstant”。返回值:一个0维的张量。...(如果为真)允许从保存文件中还原变量，其中变量具有不同的形状，但是相同数量的元素和类型。...此外，通过shape属性访问的所有输出张量的静态形状的第一个维度值为None，依赖于固定batch_size的操作将失败。参数：tensors: 要排队的张量列表或字典。...返回值：与张量类型相同的张量列表或字典(除非输入是一个由一个元素组成的列表，否则它返回一个张量，而不是一个列表)。
请注意，在1.0版本之前和包括1.0版本之前，允许(尽管明确地不鼓励)将False传递给重用参数，从而产生了与None略有不同的无文档化行为。...从1.1.0开始传递None和False，因为重用具有完全相同的效果。关于在多线程环境中使用变量作用域的注意事项:变量作用域是线程本地的，因此一个线程不会看到另一个线程的当前作用域。...dtype: 在此范围中创建的变量的类型(默认为传递的范围中的类型，或从父范围继承的类型)。use_resource: 如果为False，则所有变量都是常规变量。...如果为真，则使用具有定义良好语义的实验性资源变量。默认值为False(稍后将更改为True)。当启用紧急执行时，该参数总是强制为真。...constraint: 优化器更新后应用于变量的可选投影函数(例如，用于为层权重实现规范约束或值约束)。函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。
y: 一个类型跟张量x相同的张量。 返回值： x * y element-wise. ...（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。 2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。 ...name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。 ...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。
(弃用参数值)(弃用参数值)conv1d_transpose(): conv1d的转置。conv2d(): 计算给定4-D输入和滤波张量的二维卷积。...conv2d_transpose(): conv2d的转置。conv3d(): 计算给定5-D输入和滤波张量的三维卷积。...quantized_conv2d(): 计算二维卷积给定量化的四维输入和滤波器张量。quantized_max_pool(): 生成量子化类型的输入张量的最大池。...当这个op在CPU上运行时，其他值将引发异常，并在GPU上返回相应的丢失和梯度行NaN。...这些活化能被解释为非标准化的对数概率。name:操作的名称(可选)。返回值：一个与标签形状相同，与logits类型相同的张量，具有softmax交叉熵。
y: 一个类型跟张量x相同的张量。 返回值： x * y element-wise....b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。...name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。...数值类型，作为分子。 y: 张量。数值类型，作为分母。 name:操作的名字，可选。 返回值:x/y,浮点型。
PaddingFIFOQueue:一个FIFOQueue支持通过填充来批量处理可变大小的张量。PriorityQueue:按优先级顺序对元素进行排队的队列实现。QueueBase:队列实现的基类。...decode_csv():将CSV记录转换为张量。每一列映射到一个张量。decode_gif():将gif编码图像的帧解码为uint8张量。...decode_json_example():将json编码的示例记录转换为二进制协议缓冲区字符串。decode_png():将png编码的图像解码为uint8或uint16张量。...serialize_张量():将张量转换为序列化的张量。tf_record_iterator():从TFRecords文件中读取记录的迭代器。...域：shape:输入数据的形状dtype:输入的数据类型default_value:如果示例缺少此特性，则使用的值。
(具有由self定义的形状和类型)。...将output_shapes和self.output_types)转换为标量tf。bool张量。返回值：Dataset:包含谓词为真的此数据集的元素的数据集。...(弃用)参数：predicate:映射张量嵌套结构的函数(具有由self定义的形状和类型)。将output_shapes和self.output_types)转换为标量tf。bool张量。...参数：map_func:映射张量嵌套结构的函数(具有self定义的形状和类型)。输出put_shapes和self.output_types)到数据集。返回值：Dataset:一个数据集。...创建的操作的名称。返回值：tf.string类型的标量tf张量。
返回的可调用函数将接受len(feed_list)参数，其类型必须与feed_list的各个元素的提要值兼容。例如，如果feed_list的元素i是tf。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...返回的可调用函数将具有与tf.Session.run(fetches，…)相同的返回类型。例如，如果fetches是tf。张量，可调用的将返回一个numpy ndarray;如果fetches是tf。...feed_dict中的每个键都可以是以下类型之一:如果键是tf.Tensor，其值可以是Python标量、字符串、列表或numpy ndarray，可以转换为与该张量相同的dtype。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。
方便的属性 array具有.T 属性，返回数据的转置。 matrix还具有.H、.I 和.A 属性，分别返回矩阵的共轭转置、逆矩阵和 asarray()。...便利属性 array具有.T 属性，返回数据的转置。 matrix还具有.H, .I 和 .A 属性，分别返回矩阵的共轭转置、逆和asarray()。...返回外部对象 第三种特性集旨在使用 NumPy 函数实现，然后将返回值转换为外部对象的实例。...警告 尽管将 ndarrays 和张量混合使用可能很方便，但不建议这样做。它对于非 CPU 张量不起作用，在一些边缘情况下会有意外的行为。用户应该优先显式地将 ndarray 转换为张量。...这不是最佳的，因为将数组强制转换为 ndarrays 可能会导致性能问题或创建副本和元数据丢失，因为原始对象及其可能具有的任何属性/行为都会丢失。
nest2:一个任意嵌套的结构。check_types:如果序列的类型为True(默认值)也被选中，包括字典的键。如果设置为False，例如，如果对象的列表和元组具有相同的大小，则它们看起来是相同的。...结构中的所有结构必须具有相同的特性，返回值将包含具有相同结构布局的结果。参数：func:一个可调用的函数，它接受的参数和结构一样多。...拉格张量被展开成它们的分量张量。如果为False(默认值)，则不展开复合张量。...返回值：一种新的结构，具有与结构相同的圆度，其值对应于func(x[0]， x[1]，…)，其中x[i]是结构[i]中对应位置的一个值。...返回值：packed:flat_sequence转换为与结构相同的递归结构。
Pytorch1.3新出了移动端部署功能，想尝试一下，目前已将除安卓端部署以外的流程走通，但是因为pytorch量化不太好用，目前已经转向研究ONNX。...函数的默认参数如果不是tensor的话，需要指定类型； 6. list中元素默认为tensor，如果不是，也要指定类型； 7. tensor.bool()操作不支持，可以直接用tensor>0来替代；...在TorchScript中，有一种Optional类型，举例：在一个函数中，如果可以通过if控制来返回None或者tensor，那么这个返回值会被认定为Optional[Tensor]，这会导致无法对该返回值使用...TorchScript中带有梯度的零维张量无法当做标量进行计算，这个问题可能会在使用C++自定义TorchScript算子时遇到。...常见错误 ValueError: substring not found forward函数中不允许出现中文注释 Module is not iterable(大概是这样的错误) 不支持模型遍历及对模型取下标的操作
body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。...稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...这意味着稀疏张量的三个张量的形状是([None]， [None, r]， [r])。注意:这里的形状不变量是SparseTensor.dense_shape属性的形状。它一定是向量的形状。...这些张量是内存消耗的主要来源，在gpu上进行训练时经常导致OOM错误。当swap_memory标志为true时，我们将这些张量从GPU交换到CPU。例如，这允许我们用很长的序列和大量训练RNN模型。...name:返回的张量的可选名称前缀。返回值：循环变量的输出张量。返回值具有与loop_vars相同的结构。
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