当提到在web设计中居中元素时。关于被居中的元素和它父元素的信息，你知道的越多就越容易设置。那么假如当你不知道任何信息？居中也是可设置的。...以下的这些方法不太全面，现做补充。 1) 在待居中元素外 包裹table-cell，设置table-cell只是让table-cell中的元素在table-cell中居中。...2）table中在添加tr,td前要先添加tbody。 ---- 困难的：不知道子元素的宽高 当你不知道待居中子元素的尺寸时，设置子元素居中就变得困难了。 ?...如果在父元素中设置ghost元素的高和父元素的高相同，接着我们设置ghost元素和待居中的子元素 vertical-align:middle，那么我们可以得到同样的效果。 ?...最好的做法是在父元素中设置font-size:0 并在子元素中设置一个合理的font-size。
除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。...体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。...参数：cond:表示循环终止条件的可调用的。body:表示循环体的可调用的。loop_vars:一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或numpy数组、张量和TensorArray对象列表。...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。...,但是,因为一个循环迭代中的循环计数器取决于之前迭代的值,循环计数器本身不能并行地递增。
本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提，为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。....* API 手动的将抽象语法树（图）拼接在一起。然后，它要求用户将一组输出张量和输入张量传递给 session.run() 调用，来手动编译抽象语法树。...Functions, not sessions session.run() 的调用几乎类似于函数调用：指定输入和要调用的函数，然后返回一组输出。...在 TensorFlow 2.0 中，用户应该根据需求将代码重构为更小的函数。...，如 tf.cond 和 tf.while_loop。
然后，用户需要通过将一组输出张量和输入张量传递给 session.run()* 函数调用来手动编译抽象语法树。...如果您失去了对 tf.Variable 的追踪，就会被垃圾回收。 函数，而不是会话 session.run() 调用几乎就像一个函数调用：指定输入和要调用的函数，然后返回一组输出。...，如 tf.cond 和 tf.while_loop 。...features] -> [time, batch, features] input_data = tf.transpose(input_data, [1, 0, 2]) outputs = tf.TensorArray...标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南
背景在计算机科学中，控制流（Control Flow）定义了独立语句，指令，函数调用等执行或者求值的顺序。例如，根据函数 A 的输出值选择运行函数 B 或者 C 中的一个。...Transformer 结构的神经网络算法中，图的左侧是一个通用 Transformer 结构的中关键步骤的计算示意图，通过堆叠 Transformer 结构使得网络模型层数更深，右侧对应了使用最自然的方式描述这一算法计算过程的伪代码...下面的代码是 Transformer 结构对应的动态图示例 PyTorch 代码，Transformer 的 Decoder 结构中通过 for 循环，堆叠 Decoder 模块，最后通过 if 来检查是否需要加入...嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。...Merge：Merge 运算符将其可用的输入之一转发到其输出。只要它的任何一个输入可用，merge 运算符就会执行。如果有多个可用的输入，则无法确定它的输出。
背景在计算机科学中，控制流（Control Flow）定义了独立语句，指令，函数调用等执行或者求值的顺序。例如，根据函数 A 的输出值选择运行函数 B 或者 C 中的一个。...Transformer 结构的神经网络算法中，图的左侧是一个通用 Transformer 结构的中关键步骤的计算示意图，通过堆叠 Transformer 结构使得网络模型层数更深，右侧对应了使用最自然的方式描述这一算法计算过程的伪代码...下面的代码是 Transformer 结构对应的动态图示例 PyTorch 代码，Transformer 的 Decoder 结构中通过 for 循环，堆叠 Decoder 模块，最后通过 if 来检查是否需要加入...[j])r = tf.while_loop(c, y, [i])TensorFlow 的计算图，每个算子的执行都位于一个执行帧中（execution frame）中，每个执行帧具有全局唯一的名字作为标识符...嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。
这样的机制给用户增加了额外的工作，但使用Keras对象会减轻用户的负担。 函数，不是会话 ---- 调用session.run()几乎像是一个函数调用：你指定输入和需要调用的函数，然后你得到输出集合。...在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...为了避免用户重写代码，当使用@tf.function时，AutoGraph会将Python结构的子集转换为TensorFlow等价物： for/while -> tf.while_loop （支持break...在TensorFlow 2.0中，用户应该讲代码按需重构为一些小函数。...和Python控制流 ---- AutoGraph提供了一种将依赖数据的控制流转换为图模式的等价物，如tf.cond和tf.while_loop。
上一篇我介绍了Tensorflow中执行顺序和控制依赖关系。在构建循环神经网络等复杂模型时，可能需要通过条件和循环来控制操作流程。这一篇我会说一说一些常用的控制流程操作。...这可简单地用tf.cond来实现，它相当于python中的if函数。 ?...2、tf.where（） 大多数情况下我们经常使用大张量并批量执行操作，Tensorflow提供了相关的条件操作——tf.where，它和tf.cond一样需要判定条件来进行输出。 ?...3、tf.while_loop（） 另一个广泛使用的控制流操作是tf.while_loop。它允许在Tensorflow中构建可变长度序列的动态循环。...tf.while_loops除了循环变量的初始值之外，还有一个条件函数和一个循环体函数。然后通过多次调用体函数更新这些循环变量，直到条件返回false。
从图中可以看出，cell单元里有四个门，每个门都对应128个隐含层神经元，相当于四个隐含层，每个隐含层各自与输入x 全连接，而输入x向量是由两部分组成，一部分是上一时刻cell 输出，大小为128， 还有部分就是当前样本向量的输入...，大小为6，因此通过该cell内部计算后，最终得到当前时刻的输出，大小为128，即num_hidden，作为下一时刻cell的一部分输入。...如果 “self.state_size” 定义为一个整数的Tuple，那么则是输出对应长度的状态矩阵的Tuple，Tuple中的每一个状态矩阵长度还是和之前的一样，包含 “self.state_size...装饰器，就是负责把一个方法变成属性调用的，很像C#中的属性、字段的那种概念）： state_size，是隐层的大小（代表 Cell 的状态 state 大小） output_size，是输出的大小（输出维度...而output_size是输出层的大小，我们可以看到 BasicRNNCell中，output_size就是_num_units； GRUCell中是2 * _num_units； BasicLSTMCell
不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...您可以在数组中的任何位置读取或写入张量： array = tf.TensorArray(dtype=tf.float32, size=3) array = array.write(0, tf.constant...默认情况下，TensorArray具有在创建时设置的固定大小。或者，您可以设置size=0和dynamic_size=True，以便在需要时自动增长数组。...您可以通过调用stack()方法将所有项目堆叠到常规张量中： >>> array.stack() <tf.Tensor: shape=(3, 2), dtype=float32, numpy= array...如您所见，图现在包含一个While循环操作，就好像我们调用了tf.while_loop()函数一样。
用 XLA走向移动端 也许 TensorFlow 1.0中新增的一个最大功能不是语言支持功能或新的算法，而是用于TensorFlow计算中的线性代数的实验编译器——加速线性代数（XLA）。...[TensorArray.pack] 和 [TensorArray.unpack] 在弃用过程中，将来计划启用 [TensorArray.stack] 和 [TensorArray.unstack]。...从公共API中删除RegisterShape。使用C++形状函数注册。 Python API 中的 _ref dtypes 已经弃用。...添加string_to_index_table，返回一个将字符串与索引匹配的查找表。 支持从contrib / session_bundle中的v2中的检查点文件恢复会话。...添加了tf.contrib.image.rotate函数，进行任意大小角度旋转。 添加了tf.contrib.framework.filter_variables函数，过滤基于正则表达式的变量列表。
（下）我们通过模拟和真实的环境中的块堆叠（A，B），目标分类（C，D）和清理桌子（图 8）任务评估 NTP。...图 3：块堆叠任务中 NTP 的样本执行轨迹图。任务是按指定要求堆叠字母块（block_D 堆在 block_E 之上，block_B 堆在 block_D 之上，等等）。...y 轴代表进行 100 次评估的平均成功率和 x 表示未知任务实例中的目标数。NTP 适用于日益增长的任务，而这是基准程序做不到的。 图 6：语义任务：块堆叠的模拟评估。x 轴是用于训练的任务数量。...表 1：机器人实例评估：锯木机器人在模拟训练的 NTP 模型中 20 个未知的块堆叠任务和 10 个未知分类任务的结果。...NTP 失败表示算法错误，Manip 表示硬件交互错误（例如，抓取失败与碰撞） 表 2：动态对抗：在模拟对抗环境中块堆叠任务的评估结果。
补充知识TOP-10准确率： 一个训练完毕的网络进行分类任务时，假设要分类的数目有50类，输入一张图片，网络会依次输出这50个类别的概率，当所有样本测试完成后，那么： TOP-10准确率是指在测试样本的...如果这个映射足够好的话，模型就可以处理未知类。虽然模型不知道未知类是什么，但是模型评估未知类与各个已知类的相似度。...2.2 大脑解码模块 如图2-E所示，主要包括三个子模块：M/EEG传感器上的空间注意层;受试者特定的1x1卷积，旨在利用受试者间的差异；堆叠的卷积block。...表1 四个公共数据集的具体信息 我们在四个公共数据集上测试了我们的方法，其中两个基于MEG记录，两个基于EEG。我们概述了表1中数据集的主要特征，包括训练和测试段的数量以及两个部分的词汇大小。...首先，当使用模型输出按余弦相似性对候选片段进行排序时，经过训练以预测具有回归目标的Mel谱图的模型（表2中的“基础模型”）在数据集上平均达到10%的TOP-10准确率，即比我们的模型低近五倍。
二、理解静态和动态形状 在 TensorFlow 中，tensor有一个在图构建过程中就被决定的静态形状属性， 这个静态形状可以是未规定的，比如，我们可以定一个具有形状[None, 128]大小的tensor...大多数情况下，使用 TensorFlow 时，你使用的是大型张量，并希望批量执行操作。 相关的条件操作是tf.where，类似于tf.cond，它接受谓词，但是基于批量中的条件来选择输出。...另一种广泛使用的控制流操作是tf.while_loop。 它允许在 TensorFlow 中构建动态循环，这些循环操作可变长度的序列。...请注意，我们正在构建许多我们不使用的中间张量。 TensorFlow 为这种不断增长的阵列提供了更好的解决方案。 看看tf.TensorArray。...当 softmax 输出接近零时，log的输出接近无穷大，这导致我们的计算不稳定。
在一次大学作业中，我曾经使用一个硬件描述语言，通过添加和改变 CPU 暂存器中的字节来编码除法（division）。这是一个很有趣的练习，但是我非常确定，我不想用这种方式对神经网络进行编码。...[TensorArray.pack] 和 [TensorArray.unpack] 在弃用过程中，将来计划启用 [TensorArray.stack] 和 [TensorArray.unstack]。...从公共API中删除RegisterShape。使用C++形状函数注册。 Python API 中的 _ref dtypes 已经弃用。...添加string_to_index_table，返回一个将字符串与索引匹配的查找表。 支持从contrib / session_bundle中的v2中的检查点文件恢复会话。...添加了tf.contrib.image.rotate函数，进行任意大小角度旋转。 添加了tf.contrib.framework.filter_variables函数，过滤基于正则表达式的变量列表。
【新智元导读】斯坦福大学计算机视觉实验室李飞飞团队的最新研究提出一个新的机器人学习框架：神经任务编程（NTP），在机械臂的物品堆叠、分拣和桌面清理三类任务中，证明该框架具有强大的泛化到未知任务的能力。...实验结果表明，NTP通过不断增加的长度，可变拓扑和变化的目标学习很好地拓展到未知任务。 在复杂的操作任务中，例如物体分类、装配和清理，需要在机器人和环境之间的长时间交互中进行连续的决策。...（下）我们分别在模拟环境和实际环境中的方块堆叠（A，B），物体分类（C，D）和桌面清理（图8）任务评估NTP。 举个例子，图1中，（C）显示了一个物体分类任务的简化设置。...2）我们在模拟环境以及实际的机器人实验中对单臂操作任务进行NTP的评估：方块堆叠，物体分类和桌面清理。...4）我们还表明NTP可以通过视觉输入（图像和视频）进行端到端的训练。 ? 图3：在块堆叠任务中NTP的执行跟踪示例。 ?
但如果预测范围长度事先未知，那就没法直接预测了（也就是零样本预测的面临一个问题）。这里作者采用了一种折衷方法：直接预测和多步预测结合。...首先将输入分解为连续不重叠的patch，每个patch通过一个残差块（本质上是一个具有跳跃连接的多层感知器）处理成大小为model_dim的向量，加上位置编码，并输入到n_l层堆叠的transformer...层中。...其中，SA代表自注意力（注意谷歌使用的是多头因果注意力），FFN是变换器中的全连接层。...输出token随后通过一个残差块映射到大小为output_patch_len的输出，这是模型迄今为止看到的最后一个输入分块之后的预测时间窗口的预测。
引言 ---- ViT是学习视觉表征的卷积神经网络的替代品，但其性能提升是以模型大小(网络参数)和延迟为代价，许多生活中的应用（如增强现实技术和自动轮椅技术）的资源受限，即使ViT模型大小减小到与移动设备的约束资源相匹配...更好的泛化能力：泛化能力是指训练和评价指标之间的差距。对于具有相似训练指标的2个模型，具有更好评价指标的模型更具有通用性，因为它可以更好地预测未知数据集。...：MobileVit-Block，接着Block与MV2交叉堆叠，最后一个Block的输出通过一个Conv-1*1 + 全局池化来到了全连接层，紧接着得到最终的输出。...输入的通过Unfold操作得到了维度为(shape:PNd)的输出（即N个non-overlapping flattened patches）（此处的unfold相当于ViT中的输入数据处理过程），其中...P = h*w 为所切图片块的大小（h,w 堆叠的Transformer对进行全局信息关注，其输出为，紧接着我们通过Fold操作得到与维度一致的
例如，一个与图1中所有输入网格相匹配的网格模型是： 它匹配具有12行和黑色背景的网格，以及两个堆叠的任意位置、任意大小和任意颜色的矩形。顶部矩形可以有任何掩码，而底部矩形应该是完整的。...重新使用上面的输入网格模型，我们现在可以为图1中的任务定义一个正确且完整的模型，使用输入网格的未知数和输出网格的表达式： 用文字来说，这个模型表示：“在输入网格中找到黑色背景上的两个堆叠的完整矩形，然后生成一个输出网格...如果任务模型的输出网格模型不包含未知数，那么它就可以用来从描述输入网格的数据结构中确定性地生成输出网格，则该任务模型是确定的。...初始模型由两个最小的网格模型组成，简化为背景，具有未知的大小和颜色，没有形状层。...总之，未知数可以被模式和表达式替换，输出网格模型中的模式可以被表达式替换。 细化的尝试性排序如下：输出形状、输入形状、输出表达式、输入表达式。
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