我很好奇tf.nn.conv2d(...)的Tensorflow实现。要调用它，只需运行tf.nn.conv2d(...)。但是，我正在尝试查看它的执行位置。代码如下(其中箭头表示最终调用的函数):tf.nn.conv2d(...)->tf.nn_ops.conv2d(...)->tf.gen_nn_ops.conv2d(...)->_op_def_lib.apply_op("Conv2D",...)->?我熟悉Tensorflow的LSTM实现以及根据需要轻松操作它们的能力。执行conv2d()计算的函数是用Python编写的吗？如果是，它在哪里？我可以看到在何处以及如何执行步幅吗？
有一个关于加载稀疏数据的小片段，但我不知道如何使用它。SparseTensorsdon'tplaywellwithqueues.IfyouuseSparseTensorsyouhavetodecodethestringrecordsusingtf.parse_exampleafterbatching(insteadofusingtf.parse_single_examplebeforebatching).Source我想我真的不明白数据是如何加载的。我要加载的数据在SVMLight中格式我想到的方法是将训练集转换为TFRecords文件格式，然后使用tensorflow加载此转换后的数
有一个关于加载稀疏数据的小片段，但我不知道如何使用它。SparseTensorsdon'tplaywellwithqueues.IfyouuseSparseTensorsyouhavetodecodethestringrecordsusingtf.parse_exampleafterbatching(insteadofusingtf.parse_single_examplebeforebatching).Source我想我真的不明白数据是如何加载的。我要加载的数据在SVMLight中格式我想到的方法是将训练集转换为TFRecords文件格式，然后使用tensorflow加载此转换后的数
我有一个形状为[batch,None,dim]的3-D张量，其中第二维(即时间步长)是未知的。我使用dynamic_rnn来处理此类输入，如以下代码片段所示:importnumpyasnpimporttensorflowastfbatch=2dim=3hidden=4lengths=tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[batch])inputs=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[batch,None,dim])cell=tf.nn.rnn_cell.GRUCell(hidden)cell_state=ce
我有一个形状为[batch,None,dim]的3-D张量，其中第二维(即时间步长)是未知的。我使用dynamic_rnn来处理此类输入，如以下代码片段所示:importnumpyasnpimporttensorflowastfbatch=2dim=3hidden=4lengths=tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[batch])inputs=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[batch,None,dim])cell=tf.nn.rnn_cell.GRUCell(hidden)cell_state=ce
假设我们有a=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,3072))b=a.get_shape()[0]我如何转换b以便我可以在进一步的计算中使用它，例如对于给定的张量T我将能够创建一个新的张量，比如newT=T/b 最佳答案 您必须使用图形操作:a=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,3072))b=tf.shape(a)[0]返回虽然b=a.get_shape()[0]返回Dimension(None) 关于p
假设我们有a=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,3072))b=a.get_shape()[0]我如何转换b以便我可以在进一步的计算中使用它，例如对于给定的张量T我将能够创建一个新的张量，比如newT=T/b 最佳答案 您必须使用图形操作:a=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,3072))b=tf.shape(a)[0]返回虽然b=a.get_shape()[0]返回Dimension(None) 关于p
我正在尝试学习TensorFlow，并通过以下链接实现了MNIST示例:http://openmachin.es/blog/tensorflow-mnist我希望能够实际查看训练/测试图像。所以我试图添加代码来显示第一批的第一张火车图片:x_i=batch_xs[0]image=tf.reshape(x_i,[28,28])现在，因为数据是float32类型(值在[0,1]范围内)，我尝试将其转换为uint16，然后将其编码为png以显示图像。我尝试使用tf.image.convert_image_dtype和tf.image.encode_png，但没有成功。你们能帮我理解如何将原始
我正在尝试学习TensorFlow，并通过以下链接实现了MNIST示例:http://openmachin.es/blog/tensorflow-mnist我希望能够实际查看训练/测试图像。所以我试图添加代码来显示第一批的第一张火车图片:x_i=batch_xs[0]image=tf.reshape(x_i,[28,28])现在，因为数据是float32类型(值在[0,1]范围内)，我尝试将其转换为uint16，然后将其编码为png以显示图像。我尝试使用tf.image.convert_image_dtype和tf.image.encode_png，但没有成功。你们能帮我理解如何将原始
我刚刚注意到TensorFlow中出现了意外(至少对我而言)的行为。我以为tf.argmax(-argmin)在Tensor的行列上从外到内运行，但显然不是？!例子:importnumpyasnpimporttensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()arr=np.array([[31,23,4,24,27,34],[18,3,25,0,6,35],[28,14,33,22,20,8],[13,30,21,19,7,9],[16,1,26,32,2,29],[17,12,5,11,10,15]])#arrhasrank2andshape(6,6)
