设t是(m, n)形状的Tensorflow张量。设F是p函数的列表f_1, f_2, ...,其中这些函数的每个函数都有一个张量,并输出相同形状的张量。
我需要计算形状的张量T,(p, m, n),这样,T[i]=f_i(t)。
注意,这是映射函数的逆设置,在这里,我们将1函数应用于元素集合。在这里,我们需要将函数的集合应用到1元素。此外,我们需要在并行中这样做。
朴素的方法(非并行)是通过for循环(或列表理解)生成的这些计算结果的叠加。
T = tf.stack([
f(t) for f in F
])
Tensorflow版本: 2.0.0a。模式:急切的
K.learning_phase()获取值,而不是张量本身。我需要学习阶段张量给K.function得到层梯度,输出等。工作良好的w/ import keras.backend as K,但失败的import tensorflow.keras.backend as K。 w/部分解决方案
我怎么才能得到张量本身呢?
可复制示例
import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
import
我有一个keras模型,当我从keras导入子模块(层、后端函数)时,它工作得很好。但是,如果我从tensorflow.keras导入这些模型,那么相同的模型就会中断。
下面是一个例子,说明了这个问题:
if True:
from keras import backend as K
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Lambda
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
else:
from tensorflow
我只是无法从这个该死的张量数据中得到任何尺寸(大小,长度)。下面是代码和错误消息:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tflearn
import pandas as pd
from tensorflow import keras
file = 'some.csv'
record_defaults = [tf.float64]*18
from tflearn.data_utils import load_csv
data , label = load_csv(file, target_column=0,has_h
我一直在研究tensorflow-2.0.0 beta教程。在进阶示例中使用了一个tensorflow.keras子类。@tf.function装饰器在train_step和test_step上的存在意味着模型在graph模式下执行(不确定这是否是正确的术语,我的意思是oposite to eager模式)。如果去掉这些装饰器,我就可以直接进入模型call函数,并查看每个层的输入/输出张量,这是很整洁的。
我的问题是,是否有一种以编程方式启用/禁用@tf.function装饰器。注释掉它们以在急切模式和图形模式之间切换似乎不是特别可扩展的,但是它对于调试/学习肯定是有用的)
我想使用以下代码将Tensorflow中的张量的子数组等同于: import tensorflow as tf
a = tf.zeros(shape=[2,2])
b = tf.placeholder(shape = [1])
a[0,0] = b 但是有一条错误消息“‘张量’对象不支持项赋值”。我想知道为什么。
复制Tensorflow张量的正确方法是什么?在常规Python中,非原语赋值(b = a)创建了对同一对象的引用,因此我们使用deepcopy。Tensorflow中是否同样需要tf.identity,或者Tensorflow是否将b视为b = a之后的唯一张量
我的具体需求总结如下。我正在构建一个以块为单位的模型,每个块都获取前一块的输出,通过层将其输入,然后与前一块的原始输出相加。请看标记为方法A和方法B的两行,哪一项是正确的?
for block_num in range(4):
if block_num == 0:
x = inputTensor