我知道在按名称获取张量时我必须附加一个输出索引例)graph.get_tensor_by_name('example:0')其中:0是输出索引。但为什么这是必要的？here是tensorflow文档中get_tensor_by_name的链接。但是，它没有提到指定输出索引。 最佳答案 在TensorFlow中，名称为tf.Operation对象(对应于tf.Graph中的节点)和tf.Tensor对象以生成它作为输出的tf.Operation命名。由于tf.Operation可以有多个输出，为了唯一地命名tf.Tensor，我们将其

我在Tensorflow中有一个网络，我想定义一个函数，通过tf.layers.dense层(显然是同一层)传递它的输入。我看到了reuse参数，但为了正确使用它，我似乎需要保留一个全局变量来记住我的函数是否已被调用。有更清洁的方法吗？ 最佳答案 我找到了tf.layers.Dense比上面的答案更干净。您只需要一个预先定义的Dense对象。然后您可以重复使用它任意次。importtensorflowastf#DefineDenseobjectwhichisreusablemy_dense=tf.layers.Dense(3,nam

我有一个形状为[3,4]的(向量的)矩阵X，我想计算每对向量(X[1].X[1])和(X[1])之间的点积.X[2])...等我看到他们用的是余弦相似度代码tf.reduce_sum(tf.multyply(X,X),axis=1)计算向量矩阵中向量之间的点积。但是，此结果仅计算(X[i],X[i])之间的点积。我使用tf.matmul(X,X,transpose_b=True)计算每两个向量之间的点积，但我仍然很困惑为什么tf.multiply没有这样做我认为我的代码有问题。代码是:data=[[1.0,2.0,4.0,5.0],[0.0,6.0,7.0,8.0],[8.0,1.0,

我想根据索引在张量中赋值。例如，根据tf.nn.max_pool_with_argmax的pooling值和对应的指标输出，我想将这些池值与索引一起放回原始的非池化张量中。我发现tf.nn.max_pool_with_argmax的输出索引被展平了。一个问题:如何将它们分解回Tensorflow中的坐标？另一个问题:在给定索引的情况下，如何将池化张量的每个值分配给原始非池化张量在Tensorflow中的位置？非常感谢。我试图编写代码来实现这一点，但我只能使用numpy。我不知道如何在tf.nn.max_pool_with_argmax之后获取扁平化索引并分配到Tensorflow中的u

我想用python编写一个TensorFlowop，但我希望它是可微的(以便能够计算梯度)。这个问题问如何用python写一个op，答案建议使用py_func(没有梯度):Tensorflow:WritinganOpinPythonTF文档描述了如何仅从C++代码开始添加操作:https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/how_tos/adding_an_op/index.html在我的例子中，我正在制作原型(prototype)，所以我不关心它是否在GPU上运行，我也不关心它是否可以从TFpythonAPI以外的任何地方使用。

我想检查是否有两个csr_matrix是平等的。如果我这样做:x.__eq__(y)我得到:raiseValueError("Thetruthvalueofanarraywithmorethanone"ValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all().但是，这个效果很好:assert(zinxforziny)有更好的方法吗？也许改用一些scipy优化函数？非常感谢 最佳答案 我们可以假设它们的形状相同吗？In[

在previousquestion中serving_input_receiver_fn的目的和结构在answer中进行了探索。:defserving_input_receiver_fn():"""Forthesakeoftheexample,let'sassumeyourinputtothenetworkwillbea28x28grayscaleimagethatyou'llthenpreprocessasneeded"""input_images=tf.placeholder(dtype=tf.uint8,shape=[None,28,28,1],name='input_images

我有一个很大的csr_matrix，我对前十个值及其每行的索引感兴趣。但是我没有找到一种像样的方法来操纵矩阵。这是我目前的解决方案，主要思想是逐行处理它们:row=csr_matrix.getrow(row_number).toarray()[0].ravel()top_ten_indicies=row.argsort()[-10:]top_ten_values=row[row.argsort()[-10:]]这样做，csr_matrix的优势没有得到充分利用。它更像是一个蛮力解决方案。 最佳答案 在这种情况下，我看不出csr格式有

我目前正在尝试将经过训练的TensorFlow模型导出为ProtoBuf文件，以便在Android上将其与TensorFlowC++API一起使用。因此，我正在使用freeze_graph.py脚本。我使用tf.train.write_graph导出了我的模型:tf.train.write_graph(graph_def,FLAGS.save_path,out_name,as_text=True)我正在使用通过tf.train.Saver保存的检查点。我按照脚本顶部的描述调用freeze_graph.py。编译后运行bazel-bin/tensorflow/python/tools/f

我在装有CentOSLinux7.3.1611(核心)操作系统的计算机上使用Python3.5.1。我正在尝试使用PyTorch并开始使用thistutorial.不幸的是，示例的#4行造成了麻烦:>>>torch.Tensor(5,3)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:module'torch'hasnoattribute'Tensor'我无法理解这个错误……当然在Torch中，“torch”确实有一个属性“Tensor”。相同的命令适用于Torch。我该如何解决这个问题？