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沙龙
1
回答
tf.concat
和
tf.reshape
会
截断
梯度
流
吗
?
return_sequences=True)(time_block_inputs) hidden_state =
tf.reshape
hidden_state, ...)note_block_inputs =
tf.concat
tf.train.AdadeltaOptimizer() train_op = optimizer.minimize(lo
浏览 79
提问于2019-06-26
得票数 1
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1
回答
这是TensorFlow中的一次热编码
吗
?还是因为任何原因而有缺陷?
关于用TensorFlow计算一个热嵌入,有一些堆栈溢出问题,下面是接受的解决方案:sparse_labels =
tf.reshape
(label_batch, [-1, 1])indices =
tf.reshape
(tf.range(0, derived_size, 1), [-1, 1])outshape =
浏览 3
提问于2016-02-05
得票数 3
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1
回答
使用GradientTape对LSTM层应用渐变
会
引发"No gradients for any variable“错误。
、
、
、
、
我目前正在设置一个深度确定性策略
梯度
代理,以与密码交易环境进行交互。我使用GradientTape来记录渐变,使用optimizer.apply_gradients来更新演员
和
评论家网络。self.q = Dense(1, activation=None) action_value =
tf.concat
actor_network_gradient, self.actor.trainable_variables)) self.updat
浏览 0
提问于2020-10-12
得票数 1
1
回答
关于重复函数的
梯度
、
、
、
对于被重复调用的转换函数,我在计算
梯度
时遇到了问题。为什么当我们的损失是关于a上的
和
计算的时候,没有为过渡计算
梯度
的情况? x_a =
tf.concat
浏览 4
提问于2018-02-12
得票数 1
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3
回答
组合任意形状张量
、
由于它们的形状不匹配,所以我不能使用
tf.concat
或tf.stack。 [ [3,5,6], [4,5,6] ] ] 有这样的方法
吗
?
浏览 3
提问于2021-01-10
得票数 3
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1
回答
给定两个NxD矩阵,以更有效的方式生成NxDxD矩阵
、
我有两个形状为(N,D)的矩阵A
和
形状为(N,D)的B,对于Ai
和
Bi的每一行,我正在通过矩阵乘法构造一个DxD矩阵。最后,我会得到NxDxD张量 现在;我的代码效率不高,需要一个循环;有什么快速的方法可以做到这一点
吗
?result = tf.zeros((1,D,D)) x = tf.matmul(
tf.reshape
(A[i], (-1, 1)),
tf.reshape
(B[i], (1, -1))) y = tf.matmul(
tf.re
浏览 28
提问于2018-12-20
得票数 0
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3
回答
如何在Tensorflow数据集中有效地连接图像?
、
我现在有16幅图像(A,B,C,D,E,F,G,…)必须作为Tensorflow数据集工作
流
的一部分连接到其中。每幅图像为128 x 128,形状为( 128,128,3)。[5], imgs_seq[6], imgs_seq[7]), 0) fourth_row =
tf.concat
((imgs_seq[12], imgs_seq[13], imgs_seq[14
浏览 11
提问于2022-11-13
得票数 0
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1
回答
tf.concat
()返回的变量的
设x
和
y是长度N的向量,z是函数z= f(x,y)。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。但是,当我使用
tf.concat
将x
和
y连接到大小为2*N的向量p并运行tf.hessian(z,p)时,它将返回错误"ValueError: None值不受支持“。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
浏览 5
提问于2017-04-13
得票数 0
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2
回答
TypeError:“tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor”对象不支持项赋值
、
我有这样一种情况,我取一片tf张量,我把它转换成numpy,我做了一些计算,最后我想把这个切片放回原来的位置,也就是tf张量。具体地说,这都是小批量生成/更改过程的一部分。将产生以下张量形状我处理的np_slice来自上面的张量我试着把它重新插入 mini_batch[sample_index][:, :, 2] = tf.convert_to_tensor(np_slice
浏览 0
提问于2020-10-29
得票数 1
1
回答
如何在Tensorflow队列中复制以张量属性(“过度抽样”)为条件的输入张量?
在普通的Python环境中,我可以设置表单if label then duplicate的一个简单的控制
流
语句,但是我无法用Tensorflow编写相同的语法,因为在运行会话之外存在控制
流
操作,而且在这种情况下我最初的方法是在Reader操作之后
和
批处理操作之前尝试复制步骤,但这也是运行会话之外的。我正在考虑利用TF的while控制
流
语句,但我不确定这个函数除了修改输入张量之外,还能做其他任何事情。numpy
和
back)。进一步的研究表明,这是一个
和
tf.case(),到2016年12月
浏览 2
提问于2016-12-01
得票数 1
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1
回答
tensorflow c++ API支持反向传播的自动分化
吗
?
、
、
、
张量
流
C++ API支持自动微分向后传播
梯度
吗
?让我们假设图中的每个op都有一个
梯度
实现。我认为关于张量
流
C++ API能做什么
和
不能做什么的文档是非常糟糕的。 非常感谢你的帮助
浏览 2
提问于2018-06-28
得票数 2
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1
回答
如何平衡类与初始-v3模型的代码?
为了简洁起见,假设我们分别有2000张图像、500张图片
和
100张图片,分别用于第1、2
和
3类。为了平衡这些类,我们将使用(3份)
和
3类(19份)重复来自第2类的每个数据。有人能帮我解决这个问题
吗
?感谢其他两个类似的线程(
和
),我有了解决这个问题的方法。 就像@citrusvanilla一样,我试过使用tf.case(),但它没有成功。def f0(): return
tf.concat
([images]*OVERSAMPLE_FACTOR[0], 0),
t
浏览 0
提问于2017-03-17
得票数 2
1
回答
tf.reshape
失去张量形状
当我重塑张量时,
tf.reshape
和
<Tensor>.shape都无法推断出形状。如果我正确地理解了这个问题:,它应该已经修复了。print(tf.shape(b)) # => Tensor("Shape_5:0", shape=(3,), dtype=int32 print(tf.shape(c)) # = >Tensor("S
浏览 2
提问于2017-10-26
得票数 1
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1
回答
TensorFlow重用可变范围
下面是张量
流
中的代码,我定义了一个Bi,对于特定的任务,我需要遍历我的图。虽然我已经在Scope变量中设置了reuse= True,但是它会产生下面提到的代码中提到的错误。output_1= output[0] output_1= output_1[-1, -1, :] output_2= output_2[-1, -1, :]
浏览 3
提问于2017-10-30
得票数 1
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2
回答
Tensorflow:同一操作中两个不同变量的共享值
、
我最近一直在试验TensorFlow (TF),我遇到了一个问题:假设我想要计算函数的值
和
梯度
。其中x的索引不同,但都引用相同的向量 因此,N^3项上的f
和
与N^2项上的gradf
和
N倍。我实现了f,将
和
的所有项生成为秩3的张量,并对所有条目进行
和
缩减。(x1, [n]),
tf.reshape
(x2,
浏览 1
提问于2016-01-12
得票数 3
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1
回答
为什么将张量对象更改为tf.constant是可行的
、
、
=[1, 3]),print(columns_tf.shape)
tf.concat
([rows_tf因此,rows_tf
和
columns_tf不是常量,而是其他计算的结果(它们的形状
和
值是相同的)。=[-1, 1])
tf.concat
([rows_tf, columns_tf], axis=-1), sha
浏览 20
提问于2019-06-19
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何有效地将tensorflow函数应用于张量切片?
、
我想把沿着H
和
W的张量分别切成N
和
M,均匀地间隔(或多或少)窗口,并将tf.math.bincount应用于每个窗口。有更好的方法
吗
?for k in range(LEN): for j in range(M): row = tf.expand_dims(hist, 0)
浏览 4
提问于2020-01-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
虚拟批量规范的两种实现导致了两种不同的结果
、
、
、
、
16,1,32,32], dtype=tf.float32)full_inputs =
tf.concat
inputs2, kernel_size=[3,3], num_outputs=1, stride=[1,1], padding='VALID', data_format='NCHW') outputs =
tf.concat
L.append(tf.contrib.layers.full
浏览 11
提问于2017-07-21
得票数 1
4
回答
在LSTM中“
截断
梯度
”是什么意思?
、
、
这一节说代码使用“
截断
反向传播”,那么这到底意味着什么呢?
浏览 9
提问于2016-08-01
得票数 4
回答已采纳
2
回答
计算损失时检查标签(tensorflow)
、
、
、
输出
和
目标标签是3乘3表示一个特定的标签(即logits [0.1, 0.3, 0.6]
和
相关的目标标签[0, 0, 1]),score_split_output = [tf.nn.softmax(c) for c in score_split] output =
tf.concat
浏览 0
提问于2017-04-17
得票数 1
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