更新:在Tensorflow1.14.0中修复(可能更早，没有检查)更新:仍在Tensorflow1.7.0中发生更新:我写了一个协作笔记本，在google的gpu硬件上重现了这个bug:https://drive.google.com/file/d/13V87kSTyyFVMM7NoJNk9QTsCYS7FRbyz/view?usp=sharing更新:在这个问题的第一个修订版中错误地指责tf.gather之后，我现在将其缩小到tf.reduce_sum并结合占位符作为形状:tf.reduce_sum为形状取决于占位符的大张量生成零(仅在GPU上)。在向占位符batch_size(在
我正在学习tensorflow，我从tensorflow网站上拿起了以下代码。根据我的理解，axis=0代表行，axis=1代表列。他们如何获得评论中提到的输出？我已经根据我对##的想法提到了输出。importtensorflowastfx=tf.constant([[1,1,1],[1,1,1]])tf.reduce_sum(x,0)#[2,2,2]##[3,3]tf.reduce_sum(x,1)#[3,3]##[2,2,2]tf.reduce_sum(x,[0,1])#6##Didn'tunderstandatall. 最佳答案
有没有一种简单的方法可以在一行中编写一系列map/filter/reduce函数？例如代替:reduce(lambdax,y:x*y,filter(lambdax:x>0,map(lambdax:x-1,some_list)))我正在寻找类似的东西:some_list.map(lambdax:x-1,a).filter(lambdax:x>0).reduce(lambdax,y:x*y) 最佳答案 PyFunctional可让您在通过pipinstallPyFunctional安装后做到这一点fromfunctionalimport
听起来V8JavaScript引擎可能是replacingSpiderMonkeyinMongoDBv2.2+.这会给MongoDBmap-reduce性能带来什么好处(如果有的话)？例如:整体JavaScript评估性能会提高吗(我假设这是给定的？)并发map和reduce操作能否更好地在单个实例上并行运行？map-reduces还会互相阻塞吗？ 最佳答案 是的，它将有助于并行性，并有助于提高性能。Spidermonkey引擎将MongoDB限制为单线程，但是操作通常很短，并且允许其他线程交错，因此很难量化确切的影响。当然，测试始
听起来V8JavaScript引擎可能是replacingSpiderMonkeyinMongoDBv2.2+.这会给MongoDBmap-reduce性能带来什么好处(如果有的话)？例如:整体JavaScript评估性能会提高吗(我假设这是给定的？)并发map和reduce操作能否更好地在单个实例上并行运行？map-reduces还会互相阻塞吗？ 最佳答案 是的，它将有助于并行性，并有助于提高性能。Spidermonkey引擎将MongoDB限制为单线程，但是操作通常很短，并且允许其他线程交错，因此很难量化确切的影响。当然，测试始
在MNISTbeginnertutorial中，有语句accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))tf.cast基本上改变了对象的张量类型，但是tf.reduce_mean和np.mean有什么区别呢？这是tf.reduce_mean上的文档:reduce_mean(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)input_tensor:Thetensortoreduce.Shouldhavenumerictype.reduction
guava(或其他java库)在Python中有类似reduce()的函数吗？我正在寻找这样的东西http://docs.python.org/library/functions.html#reduce 最佳答案 没有。最终可能会，尽管像这样的功能性东西并不是Guava的核心焦点。见thisissue. 关于java-Guava是否有等效于Python的reduce函数？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackove
我试图了解reduce()方法在java-8中是如何工作的.例如我有这个代码:publicclassApp{publicstaticvoidmain(String[]args){String[]arr={"lorem","ipsum","sit","amet"};Liststrs=Arrays.asList(arr);intijk=strs.stream().reduce(0,(a,b)->{System.out.println("Accumulator,a="+a+",b="+b);returna+b.length();},(a,b)->{System.out.println("Co
我有一个大型Mongo数据库(100GB)托管在云中(MongoLab或MongoHQ)。我想对数据运行一些Map/Reduce任务来计算一些昂贵的统计数据，并且想知道完成这项工作的最佳工作流程是什么。理想情况下，我想使用Amazon的Map/Reduce服务来做到这一点，而不是维护自己的Hadoop集群。将数据从数据库复制到S3是否有意义。然后在上面运行AmazonMap/Reduce？或者有更好的方法来完成这项工作。此外，如果再往下走，我可能希望像每天一样频繁地运行查询，因此S3上的数据需要反射(reflect)Mongo中的内容，这会使事情复杂化吗？任何建议/war故事都会非常有
我有一个大型Mongo数据库(100GB)托管在云中(MongoLab或MongoHQ)。我想对数据运行一些Map/Reduce任务来计算一些昂贵的统计数据，并且想知道完成这项工作的最佳工作流程是什么。理想情况下，我想使用Amazon的Map/Reduce服务来做到这一点，而不是维护自己的Hadoop集群。将数据从数据库复制到S3是否有意义。然后在上面运行AmazonMap/Reduce？或者有更好的方法来完成这项工作。此外，如果再往下走，我可能希望像每天一样频繁地运行查询，因此S3上的数据需要反射(reflect)Mongo中的内容，这会使事情复杂化吗？任何建议/war故事都会非常有
