在Python/Numpy中,我可以对以下形式的数组进行切片:arr[2](arr[2]).shape # prints (4, 5)N-dim数组的函数,并保留其输出,这是非常好的。因此,如果想保持原始尺寸,我需要编写arr[3,:,:],它只适用于3D数组。如果我想要一个4D数组,我必须使用arr[3,:,:,:]等等。代码不是通用的。此外,当数组达到5维或更大维数(这就是我现在使用的情况
因此,我想使用Dataset API对我的大型数据集(~8GB)进行批处理,因为我在使用GPU时遇到了大量空闲时间,因为我使用feed_dict将数据从python传递到Tensorflow。/site-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 235, in from_tensor_slices
File "/an
我需要从数组中的多个位置提取数据。listing = (4, 22, 24, 34, 46, 56)listing[0:3](4, 22, 24)listing[0:3, 4:5]TypeError: tuple indices must be integers not tuples
尽管搜索了两本Python书籍和Internet