我想做这样的事情。假设我们有一个张量A。A=[[1,0],[0,4]]我想从中获取非零值及其索引。Nonzerovalues:[1,4]Nonzeroindices:[[0,0],[1,1]]Numpy中也有类似的操作。np.flatnonzero(A)返回展平A中非零的索引。x.ravel()[np.flatnonzero(x)]根据非零索引提取元素。这里是alink用于这些操作。如何使用python在Tensorflow中执行上述Numpy操作？(矩阵是否展平并不重要。) 最佳答案 您可以使用not_equal在Tensorfl
我尝试使用RNN(特别是LSTM)进行序列预测。但是，我遇到了可变序列长度的问题。例如，sent_1="IamflyingtoDubain"sent_2="IwastravelingfromUStoDubai"我正在尝试使用基于此BenchmarkforbuildingaPTBLSTMmodel的简单RNN预测当前单词之后的下一个单词.但是，num_steps参数(用于展开到之前的隐藏状态)在每个Tensorflow的epoch中应该保持不变。基本上，批处理句子是不可能的，因为句子的长度不同。#inputs=[tf.squeeze(input_,[1])#forinput_intf.s
我的jupyternotebook中有一些导入，其中包括tensorflow:ImportErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()4importnumpyasnp5importsix.moves.copyregascopyreg---->6importtensorflowastf7fromsix.movesimportcPickleaspickle8fromsix.movesimportrangeImportError:Nomodulenamedtensorflow我有它在我的电脑上，在一个特殊的环境和所有连接的东西上:Requirementalre
我正在尝试在我的Chromebook上安装TensorFlow，我知道这不是最好的地方，但我只是想感受一下。我在Python开发环境或任何开发环境中没有做太多工作，所以请耐心等待。搞清楚pip后，我安装TensorFlow并尝试导入它，收到这个错误:Python3.5.2(default,Nov232017,16:37:01)[GCC5.4.020160609]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtensorflowastf2018-12-1106:09:54.960
我想部署一个简单的TensorFlow模型并在Flask等REST服务中运行它。到目前为止在github或这里没有找到好的例子。我还没有准备好按照其他帖子中的建议使用TFServing，它对Google来说是完美的解决方案，但它对我的gRPC、bazel、C++编码、protobuf的任务来说太过分了...... 最佳答案 有不同的方法可以做到这一点。纯粹来说，使用tensorflow不是很灵活，但是相对简单。这种方法的缺点是您必须在恢复模型的代码中重建图形并初始化变量。tensorflowskflow/contriblearn中显
您可以使用tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("tensor_name:0")按名称获取张量但是你能得到一个操作，比如Optimizer.minimize，或者一个队列上的enqueue操作吗？在我的第一个模型中，我从build_model函数返回了我需要的所有张量和操作。但是张量列表变得丑陋了。在后来的模型中，我将所有张量和操作都放入字典中以便于访问。这一次，我想我只是在需要时按名称查找张量，但我不知道如何使用ops做到这一点。或者有更好的方法吗？我发现到处都需要各种张量和操作。训练、推理代码、测试用例，因此需要一种很好的标准方式来访问
我想在Tensorflow上为我的网络编写一个新的优化算法。我希望执行LevenbergMarquardtoptimizationalgorithm，现在已从TFAPI中排除。我发现关于如何编写自定义优化器的文档很差，所以我问是否有人可以给我任何建议。谢谢。 最佳答案 最简单的优化器示例可能是gradientdescentoptimizer.它显示了如何创建基本optimizerclass的实例。.优化器基类文档解释了这些方法的作用。优化器的python端向图中添加了新节点，用于计算和应用反向传播的梯度。它提供传递给操作的参数并执行
我试图将不同大小的图像保存到tf记录中。我发现即使图像大小不同，我仍然可以使用FixedLenFeature加载它们。通过检查FixedLenFeature和VarLenFeature上的文档，我发现不同之处似乎在于VarLenFeauture返回了一个稀疏张量。谁能说明一些应该使用FixedLenFeature或VarLenFeature的情况？ 最佳答案 您可以加载图像可能是因为您使用功能类型tf.train.BytesList()保存了它们，并且整个图像数据是列表中的一个大字节值。如果我是对的，您正在使用tf.decode_r
按照安装TensorFlowforWindows指南https://www.tensorflow.org/install/install_windows,执行后C:\>pip3install--upgradetensorflow我收到以下错误:'pip3'isnotrecognizedasaninternalorexternalcommand,看起来pip3根本无法识别(尽管设置了python的路径) 最佳答案 运行以下命令python-mpipinstall--upgradetensorflow假设python正在运行，应该安装T
我想知道是否有一种简单的方法可以计算两个向量(即一维张量)的点积并在tensorflow中返回一个标量值。给定两个向量X=(x1,...,xn)和Y=(y1,...,yn)，点积为点(X,Y)=x1*y1+...+xn*yn我知道可以通过首先将向量X和Y广播到二维张量然后使用tf.matmul来实现这一点。但是，结果是一个矩阵，而我是在一个标量之后。是否有像tf.matmul这样的特定于向量的运算符？ 最佳答案 计算两个张量(向量是一维张量)之间的点积的最简单方法之一是使用tf.tensordota=tf.placeholder(t
