有很多案例(here和here)TensorFlow用户添加init_op=tf.global_variables_initializer()在定义任何变量或操作之前，然后按照以下行出现错误Attemptingtouseuninitializedvalue有解释here但它没有提及底层的tf.global_variables_initializer调用。它几乎是在批量复制TFAPI。本题侧重于部分用户调用sess.run(init_op)时，仍然存在未初始化的值。示例代码和对tf.global_variables_initializer的分析会很棒。 最佳答
我正在尝试根据层之间的部分连接的最后一个维度来收集张量的切片。因为输出的tensor的shape是[batch_size,h,w,depth]，我想根据最后一个维度来选择切片，比如#LisintermediatetensorpartL=L[:,:,:,[0,2,3,8]]但是，tf.gather(L,[0,2,3,8])似乎只适用于第一个维度(对吧？)谁能告诉我该怎么做？ 最佳答案 从TensorFlow1.3开始，tf.gather有一个axis参数，因此不再需要此处的各种解决方法。https://www.tensorflow.o
我使用Binarydata训练DNN。但是tf.train.shuffle_batch和tf.train.batch让我很困惑。这是我的代码，我将对其进行一些测试。首先Using_Queues_Lib.py:from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportosfromsix.movesimportxrange#pylint:disable=redefined-builtinimporttensorflowastfNUM_EXAMP
tf.transpose(a,perm=None,name='transpose')转置a。它根据perm排列尺寸。因此，如果我使用此矩阵进行转换:importtensorflowasttimportosos.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3"importnumpyasbbab=([[[1,2,3],[6,5,4]],[[4,5,6],[3,6,3]]])v=bb.array(ab)fg=tt.transpose(v)print(v)withtt.Session()asdf:print("\nNewtranformedmatrixis:\n\n{}"
我有一长串整数列表(代表句子，每个句子都有不同的大小)，我想使用tf.data库提供它们。每个列表(列表的列表)都有不同的长度，我得到一个错误，我可以在这里重现:t=[[4,2],[3,4,5]]dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t)我得到的错误是:ValueError:Argumentmustbeadensetensor:[[4,2],[3,4,5]]-gotshape[2],butwanted[2,2].有办法吗？编辑1:明确地说，我不想填充列表的输入列表(这是一个包含超过一百万个元素的句子列表，长度不同)我想使用tf.data库
我正在关注这个Manipulatingmatrixelementsintensorflow.使用tf.scatter_update。但我的问题是:如果我的tf.Variable是二维的会怎样？比方说:a=tf.Variable(initial_value=[[0,0,0,0],[0,0,0,0]])例如，我如何更新每行的第一个元素并为其分配值1？我试过类似的东西forlineinrange(2):sess.run(tf.scatter_update(a[line],[0],[1]))但它失败了(我预料到了)并给我错误:TypeError:Input'ref'of'ScatterUpda
我正在使用以下方法输入动态形状的张量:x=tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,vector_size])我需要将其转换为具有shape=[1,vector_size]的张量列表使用x_list=tf.unpack(x,0)但它引发了一个ValueError因为第一维的长度未知，即它是None.我一直在尝试使用另一个tf.placeholder来解决这个问题动态提供x的形状但是参数shape不能是张量。如何使用tf.unpack()在这个情况下？或者是否有另一个函数也可以将我输入的变量转换为张量列表？提前致谢。 最佳答案
我正在玩theDatasetAPIinTensorflowv1.3.这很棒。可以使用描述的函数映射数据集here.我很想知道如何传递具有附加参数的函数，例如arg1:def_parse_function(example_proto,arg1):features={"image":tf.FixedLenFeature((),tf.string,default_value=""),"label":tf.FixedLenFeature((),tf.int32,default_value=0)}parsed_features=tf.parse_single_example(example_pr
好的，所以我一直在关注TF*IDF上的这两个帖子，但有点困惑:http://css.dzone.com/articles/machine-learning-text-feature基本上，我想创建一个搜索查询，其中包含对多个文档的搜索。我想使用scikit-learn工具包以及适用于Python的NLTK库问题是我看不到这两个TF*IDF向量的来源。我需要一个搜索查询和多个文档来搜索。我想我计算每个文档针对每个查询的TF*IDF分数，并找到它们之间的余弦相似度，然后通过分数降序排序对它们进行排名。但是，代码似乎没有提供正确的向量。每当我将查询减少到只有一个搜索时，它会返回一个巨大的0列
随着最近升级到1.4版，Tensorflow在库核心中包含了tf.data。version1.4releasenotes中描述的一项“主要新功能”是tf.data.Dataset.apply()，这是一个“方法应用自定义转换函数”。这与现有的tf.data.Dataset.map()有何不同？ 最佳答案 不同的是map会对Dataset的每个元素分别执行一个函数，而apply会对整体执行一个函数数据集一次(例如group_by_window在文档中作为示例给出)。apply的参数是一个函数，当map的参数时，它接受一个Dataset
