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
我正在使用Matplotlib可视化三维数组。我几乎按照我想要的方式得到了它，除了一个小障碍......请参阅下面的插图和描述，了解我可以让它做什么以及我想要它做什么......展示一堆带有标签的立方体，还有一堆其他东西。显示一堆立方体但没有轴标签。这是我想要但无法实现的...我想显示一堆带有轴标签的立方体，但没有别的。我希望你们能帮助我:)请参阅下面的源代码。frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportrcParamsimportnumpyasnprcParam
我想在pandas系列上使用numpy.diff。我是对的，这是一个错误吗？还是我做错了？In[163]:s=Series(np.arange(10))In[164]:np.diff(s)Out[164]:0NaN10203040506070809NaNIn[165]:np.diff(np.arange(10))Out[165]:array([1,1,1,1,1,1,1,1,1])我使用的是pandas0.9.1rc1，numpy1.6.1。 最佳答案 Pandas像这样实现diff:In[3]:s=pd.Series(np.ara
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
我有一个由垂直堆叠和对齐的图形组成的多图形Bokeh图。因为我想垂直对齐绘图，所以yAxis标签旋转为垂直而不是水平。在某些情况下，Bokeh会产生太多刻度，以至于刻度标签完全重叠，难以辨认。这是一个例子:importbokeh.plottingasbpimportnumpyasnpy=np.random.uniform(0,300,50)x=np.arange(len(y))bp.output_file("/tmp/test.html","test")plot=bp.figure(plot_width=800,plot_height=200)plot.yaxis.axis_label
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
