这是一个通用问题。我发现在tensorflow中，我们构建图之后，将数据提取到图中，图的输出是一个张量。但在很多情况下，我们需要根据这个输出(即一个tensor)做一些计算，这在tensorflow中是不允许的。例如，我正在尝试实现一个RNN，它根据数据自身属性循环时间。也就是说，我需要使用tensor来判断是否应该停止(我没有使用dynamic_rnn，因为在我的设计中，rnn是高度定制的)。我发现tf.while_loop(cond,body.....)可能是我实现的候选者。但是官方教程太简单了。我不知道如何在“body”中添加更多功能。谁能给我几个更复杂的例子？此外，在这种情况下
我有一个像这样的数据框df:ABCD1blueredsquareNaN2orangeyellowcircleNaN3blackgreycircleNaN我想在满足3个条件时更新D列。例如:df.ix[np.logical_and(df.A=='blue',df.B=='red',df.C=='square'),['D']]='succeed'它适用于前两个条件，但它不适用于第三个条件，因此:df.ix[np.logical_and(df.A=='blue',df.B=='red',df.C=='triangle'),['D']]='succeed'结果完全相同:ABCD1bluered
我有一个像这样的数据框df:ABCD1blueredsquareNaN2orangeyellowcircleNaN3blackgreycircleNaN我想在满足3个条件时更新D列。例如:df.ix[np.logical_and(df.A=='blue',df.B=='red',df.C=='square'),['D']]='succeed'它适用于前两个条件，但它不适用于第三个条件，因此:df.ix[np.logical_and(df.A=='blue',df.B=='red',df.C=='triangle'),['D']]='succeed'结果完全相同:ABCD1bluered
我已经使用带有大型矩阵的TensorFlowwhile_loop实现了一个算法，我最近注意到奇怪的行为:我在不同的运行中得到不同的结果，有时甚至是nan值。我花了一些时间来缩小问题范围，现在我有以下最小示例。我取一个大小为15000x15000的大矩阵K，其中填充了一个，然后为向量u填充一个计算K⁵u。一次迭代后，我期望向量填充15000。但这不是发生的事情。importnumpyasnpimporttensorflowastfn=15000np_kernel_mat=np.ones((n,n),dtype=np.float32)kernel_mat=tf.constant(np_ke
我已经使用带有大型矩阵的TensorFlowwhile_loop实现了一个算法，我最近注意到奇怪的行为:我在不同的运行中得到不同的结果，有时甚至是nan值。我花了一些时间来缩小问题范围，现在我有以下最小示例。我取一个大小为15000x15000的大矩阵K，其中填充了一个，然后为向量u填充一个计算K⁵u。一次迭代后，我期望向量填充15000。但这不是发生的事情。importnumpyasnpimporttensorflowastfn=15000np_kernel_mat=np.ones((n,n),dtype=np.float32)kernel_mat=tf.constant(np_ke
有没有办法抑制、停止或控制PyCharm中后台任务的设置或显示？选择IronPython解释器会导致它更新骨架(似乎)每次选择解释器并且通常需要20-30分钟才能完成，从而使IDE几乎无法使用。大多数时候，我什至无法继续正常工作，因为大多数上下文菜单在操作过程中都被禁用了。 最佳答案 因为今天是2013-11-14Thu，距您的bug已经2年了，没有其他人提示pycharm，现在是3.0，问题，我相信这实际上可能是MacOSX问题。我全新的10.8.5机器上的许多程序运行方式超过100%。Pycharm更新骨架只占用了330%，让我
有没有办法抑制、停止或控制PyCharm中后台任务的设置或显示？选择IronPython解释器会导致它更新骨架(似乎)每次选择解释器并且通常需要20-30分钟才能完成，从而使IDE几乎无法使用。大多数时候，我什至无法继续正常工作，因为大多数上下文菜单在操作过程中都被禁用了。 最佳答案 因为今天是2013-11-14Thu，距您的bug已经2年了，没有其他人提示pycharm，现在是3.0，问题，我相信这实际上可能是MacOSX问题。我全新的10.8.5机器上的许多程序运行方式超过100%。Pycharm更新骨架只占用了330%，让我
这个问题在这里已经有了答案:IsitpossibletoimplementaPythonforrangeloopwithoutaniteratorvariable?(15个回答)关闭6年前。假设我有一个函数foo我想调用n次。在Ruby中，我会写:n.times{foo}在Python中，我可以这样写:for_inxrange(n):foo()但这似乎是一种老套的做事方式。我的问题:在Python中有没有一种惯用的方式来做到这一点？ 最佳答案 你已经展示了惯用的方式:for_inrange(n):#orxrangeifyouareo
这个问题在这里已经有了答案:IsitpossibletoimplementaPythonforrangeloopwithoutaniteratorvariable?(15个回答)关闭6年前。假设我有一个函数foo我想调用n次。在Ruby中，我会写:n.times{foo}在Python中，我可以这样写:for_inxrange(n):foo()但这似乎是一种老套的做事方式。我的问题:在Python中有没有一种惯用的方式来做到这一点？ 最佳答案 你已经展示了惯用的方式:for_inrange(n):#orxrangeifyouareo
我正在创建句子的词袋表示。然后将句子中存在的单词与文件“vectors.txt”进行比较，以获得它们的嵌入向量。在获得句子中存在的每个单词的向量后，我将取句子中单词向量的平均值。这是我的代码:importnltkimportnumpyasnpfromnltkimportFreqDistfromnltk.corpusimportbrownnews=brown.words(categories='news')news_sents=brown.sents(categories='news')fdist=FreqDist(w.lower()forwinnews)vocabulary=[word
