在tensorflow示例中，feed_dict用于将训练或验证输入发送到同一模型图中。不幸的是，您不能提供张量:AcceptablefeedvaluesincludePythonscalars,strings,lists,ornumpyndarrays.我一直在使用输入管道和TFRecordReader，所以我的数据从未真正进入python。必须调用run将数据输入python并将其反馈给tensorflow似乎很愚蠢，而且速度肯定很慢。有人对此有好的解决方案吗？目前，我只是创建两个使用相同参数的模型子图的相同副本。这行得通，但迫使我以一种奇怪的方式组织我的代码。编辑例如，我目前正在
我在Tensorflow中设置了一个CNN，我在其中使用TFRecordReader读取我的数据。它运行良好，但我想做一些比tf.image函数提供的更多的预处理和数据扩充。我特别想做一些随机缩放。是否可以在Numpy中处理Tensorflow张量？或者我是否需要删除TFRecordReader而在Numpy中进行所有预处理并使用feed_dict提供数据？我怀疑feed_dict方法在图像训练时很慢，但我可能错了？ 最佳答案 如果您可以创建自定义I/O管道，使用一个或多个线程从TensorFlow取回中间结果，应用任意Python
我想获取张量中元素的个数，例如，t=[1,2,0,0,0,0](t是一个张量)。我可以通过在Python中调用t.count(0)来获得零的数量4，但在TensorFlow中，我找不到任何函数来执行此操作。我怎样才能得到零的数量？ 最佳答案 目前TensorFlow中没有内置的计数方法。但您可以使用现有工具以如下方式完成:deftf_count(t,val):elements_equal_to_value=tf.equal(t,val)as_ints=tf.cast(elements_equal_to_value,tf.int32)
我想以批处理方式从TensorFlow中的DNC实现中实现这个公式。对于批量密集张量，它非常简单。#w[B,N],p[B,N],L[B,N,N],B=batch_sizedot_prod=tf.batch_matmul(tf.expand_dims(w,axis=2),tf.expand_dims(p,axis=1))one_prod=1-tf.expand_dims(w,1)-tf.expand_dims(w,2)L=one_prod*pre_L+dot_prod有没有办法用稀疏张量来实现这个？w、p和L稀疏但TensorFlow缺少稀疏批量矩阵相乘和稀疏索引。
我正在尝试检索字符串张量中的字符以进行字符级预测。基本事实是每个字符在字典中都有一个id的单词。我有一个对应于字符串长度的张量。现在，我必须获取字符串张量中的每个字符。查看了相关帖子后，简单的检索可以如下。示例字符串是“This”a=tf.constant("This",shape=[1])b=tf.string_split(a,delimiter="").values#Sparsetensorhasthevaluesarraywhichstorescharacters现在我想创建一个在字母“This”之间有空格的字符串，即“This”。我也需要在开始和结束时留出间距。我该怎么做？我试
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
我有一个一维张量a，我想将其堆叠/打包/平铺成一个二维张量，如y=[a,a,a]。如果我知道我想要它重复多少次，我可以将tf.tile与reshape一起使用。但我不知道，因为大小取决于批量大小。占位符值为None，这不是有效输入。我知道对于tf.slice可以输入-1并让tensorflow计算出来，但我不知道tensorflow如何推断出正确的大小。我确实有一个张量x，其形状与y相同，但我没有看到tile_like函数。有什么建议吗？ 最佳答案 您可以使用tf.shape找出张量的运行时形状，并将其用作tf.tile参数的基础:
Theano中的张量到底是什么？，与Tensors的精确联系是什么？正如他们通常在物理或数学中所理解的那样？我浏览了TheanoatGlance和BasicTensorfunctionality,但我找不到明确的联系。 最佳答案 在JimBelk的answer中，有一个很好的分解不同的物理/数学方法来思考张量。关于math.stackexchange的问题。查看完documentation关于张量和Theano提供的各种操作我想说Theano的张量概念对应于张量的第一种思维方式。用吉姆的话来说:Tensorsaresometimes
我有一个张量U，它由n个维度为(d,k)的矩阵和一个维度为(k,n)的矩阵V组成。我想将它们相乘，以便结果返回维度为(d,n)的矩阵，其中第j列是U的矩阵j与V的第j列之间的矩阵乘法的结果。获得此信息的一种可能方法是:forjinrange(n):res[:,j]=U[:,:,j]*V[:,j]我想知道使用numpy库是否有更快的方法。特别是我在想np.tensordot()功能。这个小片段允许我将单个矩阵乘以一个标量，但是对向量的明显概括并没有返回我所希望的结果。a=np.array(range(1,17))a.shape=(4,4)b=np.array((1,2,3,4,5,6,7
我正在尝试使用RNN解决可变长度多变量序列分类问题。我定义了以下函数来获取序列的输出(即在输入序列的最终输入后RNN单元的输出)defget_sequence_output(x_sequence,initial_hidden_state):previous_hidden_state=initial_hidden_stateforx_singleinx_sequence:hidden_state=gru_unit(previous_hidden_state,x_single)previous_hidden_state=hidden_statefinal_hidden_state=hi
