以下代码使用tf.while_loop(...)计算动态长度。outputs_tensor_array = tf.TensorArray(tf.float32, outputs, *_ = tf.while_loop32,
浏览 4提问于2017-06-03得票数 1
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长话短说，我有一个RNN，是堆叠在一个CNN之上。CNN是单独创建和训练的。为了澄清问题，让我们假设CNN以批大小H、W、C占位符的形式输入(H =高度、W=宽度、C=通道数)。现在，当在RNN上叠加时，组合网络的整体输入将具有形状:批大小、时间序列、H、W、C，即小批中的每个样本都由TIME_SEQUENCE多个图像组成。此外，时间序列在长度上是可变的。有一个名为sequence_lengths的单独占位符，其形状
浏览 0提问于2018-07-13得票数 0
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所以我试图在TensorFlow中填充一个矩阵，这个矩阵的大小取决于输入的大小，所以我使用TensorArray来完成它。in range(len(cols)-1):我试图在TensorFlow中使用tf.while_loop和tf.TensorArray实现这一点。areas = areas.write(i, r[2].stac
浏览 2提问于2017-06-27得票数 2
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也就是说，l表示我需要的向量的长度。0.31525201]), array([0.42492552, 0.2556728 , 0.86135674, 0.86679779])]
棘手的部分是a可以将None作为第一个维度，因为它通常是通过占位符定义的批处理大小。我不能像下面这样使用掩码和条件，因为我需要单独计算每一行的方差。
浏览 0提问于2019-04-14得票数 3
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我正在处理map_fn函数，并注意到它输出了一个TensorArray，这意味着它能够输出“锯齿”张量(其中内部的张量有不同的一维)。# startTensor = tf.random_normal((tf.reduce_sum(lengths),), 0, 1) print outputA
浏览 3提问于2017-04-07得票数 5
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从tensorflow中的另一个张量初始化张量数组的正确方法是什么？假设我有一个张量这个tensorarray依赖于T1的说法是什么？如果我的理解是错误的，请纠正我，T1是一个嵌套张量，我想使用tf.while_loop在维度上循环，因此我想用它初始化TensorArray。
浏览 1提问于2017-08-08得票数 0
我通过TensorArray获得了一个包含不同形状张量列表的tf.while_loop()，但是我不知道如何将它们作为一个普通的张量列表。例如：res = tf.TensorArray(print sess.run(res.stack())
我在sess.run(res.stack())中得到错误消息Te
浏览 2提问于2019-06-27得票数 3
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考虑一下这个简单的例子：q = tf.train.input_producer(l, shuffle=False)body=lambda i,
浏览 2提问于2017-04-13得票数 0
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import tensorflow as tf
aO=tf.TensorArray(tf.int32, 2) aO.write(i, aI.read(i)+1)cond=lambda i, *_ : i<2
_, _, aO=tf.while_loop
浏览 1提问于2017-02-09得票数 6
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基于以下代码，m0是一个形状为(3,1)的常量，但在while循环中更改了它的形状。因此，在while循环之后，Tensorflow不知道它的形状，但我使用set_shape将其更改为正确的形状。Calculated input gradient shape: (15, 1) n = tf.ones([3, 1]) + x
m0 = tf.concat([m0,
浏览 4提问于2018-02-02得票数 1
time = 0我想了解如何正确使用与TensorFlow while循环相关的TensorArray在上面的示例中，我得到了以下错误：
InvalidArgumentError:
浏览 2提问于2017-04-30得票数 13
假设我有一个输入张量，如下：和一个“多重”张量：我希望结果张量是这样的：res = [1, 1], [1, 1], [2, 2]]res = tf.tile ([a[0]], [mul[
浏览 1提问于2018-01-30得票数 0
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我已经为一个使用tf.while_loop的玩具问题编写了一些TensorFlow代码。循环将写入tf.TensorArray。在第一次迭代中，我希望将10写入数组的第一个元素。然后在随后的迭代中，我希望在ith element中写入1 + (i-1)。因此，最终的数组应该类似于：[10, 11, 12, 13, 14, ...]。loop_condition = lambda iteration_num, predictions:
浏览 74提问于2018-12-22得票数 0
我尝试在while_loop中使用TensorArray，每次循环迭代都会填充TensorArray中的一项。下面是一个最小的例子： cond=lambda time, _:
浏览 0提问于2018-08-13得票数 2
我正在使用TensorFlow的python来训练LSTM的变体。为此，我使用tf.while_loop函数迭代时间步骤。我的代码中导致此失败的部分(当注释掉时，它可以工作)位于while循环的主体中：h_gathered = h_ta.gather(tf.range(time))h_ta =
浏览 1提问于2017-05-21得票数 1
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我正在尝试实现一个循环，它遍历张量的各行，检索每行中的索引，使用它们从另一个张量中收集向量，最后将这些向量组合成一个新的张量。当我使用tf.while_loop或tf.scan时，问题就出现了。对于第一个，我不知道如何将所有收集到的张量堆叠在一起。第二个，相反，希望所有的输出都有相同的形状(似乎我不能说所有的输出都有一个无，10的一般形状)。
有没有人尝试过类似的东西？= tf.w
浏览 5提问于2017-12-24得票数 3
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在TensorFlow中，我有一个tf.while_loop，它涉及到TensorArray的使用。我已经写了一个最小的玩具例子来演示我的问题。对于每个循环，我希望读取这个数组中一个元素的值，将其添加到一个张量中，然后将结果赋值给数组的另一个元素。i, xi = tf.constant(1, dtype=tf.int32)
x = tf.TensorArray(dtype=tf.float32
浏览 0提问于2018-12-18得票数 0
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我有一个关于使用TensorArray的问题。我希望访问带有TensorArray的tf.while_loop元素。请注意，我可以使用例如TensorArray来读取u1.read(0)的内容。body(_i, _t_array): return _i + 1, _t_array
idx, arr = tf.while_loop在处理上述异常的<
浏览 4提问于2017-08-02得票数 1
我正在尝试为TensorArray和while_loop的组合生成一个非常简单的示例：matrix = tf.placeholder(tf.int32, shape=(100, 1000), name="input_matrix")ta = tf.TensorArrayta.write(i,ta.read(i)*2))
wit
浏览 2提问于2017-05-08得票数 9
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我正在尝试在TensorFlow中填充图像的边界框内的零。具体地说，我尝试在下面的代码中实现create_mask_from_bounding_boxes(image, boxes)函数。(image, boxes)
bounding_box_masked_image = mask * image
浏览 2提问于2018-02-15得票数 0
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