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1
回答
tf
.group和tensorflow收藏有什么不同?
、
、
、
使用collection和
tf
.gruop,但我不确定有两个不同之处const0=
tf
.constant(8)下面的代码是由tensorflow实现的Mandelbrot fractal --与使用
tf
.group和collection执行的代码没有区别#
tf
.assign(init_value ) zs =
tf
浏览 1
提问于2018-12-23
得票数 3
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1
回答
tf
.concat()返回的变量的
在Tensorflow v1.0.0中,
tf
.hessians(z,x)和
tf
.hessians(z,y)都返回N乘N矩阵,这正是我所期望的。我理解这是因为在
计算
图x,y ->z和x,y -> p中,p和z之间没有梯度,为了绕过这个问题,我可以先创建p,把它分割成x和y,但是我需要修改大量的代码。有没有更优雅的方法?)) x =
tf
.Variable(
tf
.ra
浏览 5
提问于2017-04-13
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2
回答
Tensorflow变量和操作相对于
Python
等价物
、
是否有必要使用tensorflow的函数,例如使用
tf
.constant()替换int32、float32或其他? 在
计算
过程中,使用
tf
.mul()代替常规的
Python
乘法*。还有打印函数
tf
.Print()而不是print()
浏览 5
提问于2016-09-30
得票数 0
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1
回答
tensorflow中的
tf
.function是否优化运行时?
、
、
、
、
我读到,使用
tf
. function可以通过创建图形和lazy evaluation来优化运行时。以下是执行矩阵乘法的示例代码: return
tf
.matmul(x1,x2) return
tf
.matmul(x1,x2) x1 =
tf
.constant(
tf<
浏览 2
提问于2021-04-25
得票数 1
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2
回答
tensor.numpy()不在tensorflow.data.Dataset中工作。抛出错误: AttributeError:‘张量’对象没有属性'numpy‘
、
、
、
我正在使用tensorflow 2.0.0-beta1和
python
3.7import tensorflow as
tf
data =
tf
.data.Dataset.from_tensor_slices()的情况下不能工作以下一段澄清了我的目的: 我有一个dataset文件夹,其中包含数百万
浏览 1
提问于2019-06-19
得票数 10
1
回答
如何使用布尔张量生成if语句
pred =
tf
.placeholder(
tf
.bool) #act on x, y, and z return False from tensorflow.
python
.ops import control_flow_ops
浏览 1
提问于2016-01-23
得票数 14
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1
回答
tf
.gradients()是如何工作的?
、
、
、
、
我对tensorflow相当陌生,我看过一些教程,但我不知道
tf
.gradients()是如何工作的。如果我给它两个二维矩阵的输入,它将如何
计算
偏导数?import tensorflow as
tf
y = np.random.rand(2,2) sess.run(grad) print(grad
浏览 4
提问于2017-05-12
得票数 2
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2
回答
应用scikit学习和手工
计算
的
tf
-下手矩阵值的差异
、
、
、
D2 0.0000000
tf
-idf 0.0000000
tf
-idf所以,我在
Python
中的代码是: [ 0. 0.57735027 0.57735027 0.57735027]]
浏览 0
提问于2014-06-04
得票数 8
1
回答
@
tf
.function在神经网络中的意义是什么?
、
@
tf
.function在tensorflow中的用途是什么?例如def add(a,b):print(c)有谁能解释一下这种编码方式是如何帮助创建网络的?
浏览 12
提问于2022-06-11
得票数 0
2
回答
在Tensorflow中
计算
矩阵密度(稀疏度)
、
、
我需要
计算
Tensorflow中张量的密度(稀疏性)。我在中使用了MNIST神经网络Tensorbench示例。我将此代码片段插入到示例代码()中,以
计算
张量中的稀疏性(在我的示例中,我只
计算
0的数量)。 elements_equal_to_value =
tf
.equal(t, 0) count =
tf
.reduce_sum(
tf
.cast(e
浏览 6
提问于2016-06-18
得票数 0
1
回答
训练notMNIST数据时精度停滞
、
、
我用
Python
构建了一个逻辑分类器,使用TensorFlow在notMNIST数据集上进行培训。我的代码是这样的:bias =
tf
.Variable(
tf
.zeros(shape= [10]))prediction =
tf
.nn.softmax(lo
浏览 0
提问于2017-01-09
得票数 2
1
回答
为什么
tf
.keras不能工作,但是tensorflow.keras可以工作,即使tensorflow是作为
tf
导入的?
、
pip install --upgrade tensorflowfrom tensorflow.keras import models-这很好用当使用from
tf
.keras import models时,会出现错误<ipython-input-5-15abaed607f8> in <
浏览 7
提问于2020-06-04
得票数 0
1
回答
使用
tf
.cond()检查自定义图层的调用方法中的条件
、
、
、
、
class SimpleRNN_cell(
tf
.keras.layers.Layer): pass y =
tf
.constantreturn y 我的问题是:我应该继续使用当前的代码(假设tape.gradient(Loss, self.traina
浏览 18
提问于2021-02-13
得票数 0
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2
回答
如何在TensorFlow图中添加if条件?
、
、
假设我有以下代码:condition =
tf
.placeholder("int32", shape=[1, 1], name = "condition") W =
tf
.Variable(
tf
.zeros([ins_size**2*3,label_option]), name= "
浏览 2
提问于2016-03-07
得票数 66
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1
回答
Tensorflow:最小化L2数据上的int64损失,而不将其转换为float32,因为转换会产生“无梯度”错误
、
(
tf
.zeros([NUM_CLASSES], dtype=
tf
.float32))如果我按以下方式
计算
铸造的损失:l2loss =) "
浏览 5
提问于2016-10-27
得票数 3
1
回答
在numpy而不是tensorflow中
计算
keras度量
、
、
、
、
我正在尝试用NumPy而不是TensorFlow来
计算
Keras指标。 因为您通常不需要通过纯指标的梯度流,所以在NumPy中
计算
指标就可以了。我扩展了
tf
.keras.metrics.Metrics并覆盖了update_state()方法。在那里,我将y_true和y_pred作为带有shape (None, 64, 64, 64, 6)的tensorflow.
python
.framework.ops.Tensor类型 不幸的是,我不能将张量转换为()或
tf
.compat.v1.get_default_
浏览 5
提问于2021-07-08
得票数 0
2
回答
tf
.Session()作用域TensorFlow的澄清
、
我有一个
python
程序,在这个程序中我定义了一个网络,并且和往常一样,我在一个函数中训练它...values =
tf
.constant([0, 1, 2, 0, 2], dtype=
tf
.float32) max_values =
tf
.reduce_max(values) #values =
tf
.constant([0, 1, 2, 0, 2],
浏览 1
提问于2018-10-16
得票数 2
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2
回答
在常量张量上求值时,Tensorflow的Argmax函数不打印数值
、
我有下面提到的简单代码:vector =
tf
.constant([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[8,9,1,2]],
tf
.int32,name="vector") v = sess.run(vector) print(argm
浏览 1
提问于2018-05-19
得票数 0
2
回答
当@
tf
.function装饰器将函数编译成图形时会发生什么?为什么它比在急切模式下更快?
、
、
根据the TensorFlow document的说法,@
tf
.function将一个函数编译成图形,并“使您获得更快的执行速度,在GPU或TPU上运行,或导出到SavedModel。”文档中的示例演示了这样的好处: lstm_cell =
tf
.keras.layers.LSTMCell(10) def lstm_fn(input, state):state = [<em
浏览 21
提问于2019-05-19
得票数 2
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1
回答
在Tensorflow中,I (1)如何
计算
梯度,以及(2)如何在*分离* @
tf
.function方法中更新变量?
、
、
、
、
我需要在类方法中
计算
tf
.Variable梯度,但是使用这些梯度在以后的某个时候,在另一种方法中更新变量。与其试图创建一个将所有变量联系在一起的单一方程,不如更容易(降低
计算
成本)将它们分开,为每个方程及时
计算
梯度,然后逐步应用更新。我认识到,这两种方法在数学上并不完全相同。注意,当
计算
渐变并用于更新单个方法( .iterate() )中的变量时,没有错误。(1.)target =
tf
.Variable(5.)/.l
浏览 7
提问于2021-06-11
得票数 0
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