分类:TensorFlow
2021
08-06
TensorFlow中tf.batch_matmul()用法如果有两个三阶张量,size分别为a.shape=[100,3,4]b.shape=[100,4,5]c=tf.batch_matmul(a,b)则c.shape=[100,3,5]//将每一对3x4的矩阵与4x5的矩阵分别相乘。batch_size不变100为张量的batch_size。剩下的两个维度为数据的维度。不过新版的tensorflow已经移除了上面的函数,使用时换为tf.matmul就可以了。与上面注释的方式是同样的。附:如果是更高维度。例如(a,b,m,n)与...
继续阅读 >
2021
07-26
1、tensorflow(不定长)文本序列读取与解析tensorflow读取csv时需要指定各列的数据类型。但是对于RNN这种接受序列输入的模型来说,一条序列的长度是不固定。这时如果使用csv存储序列数据,应当首先将特征序列拼接成一列。例如两条数据序列,第一项是标签,之后是特征序列[0,1.1,1.2,2.3]转换成[0,'1.1_1.2_2.3'][1,1.0,2.5,1.6,3.2,4.5]转换成[1,'1.0_2.5_1.6_3.2_4.5']这样每条数据都只包含固定两列了。读取方式是...
继续阅读 >
1.tensorflow中梯度求解的几种方式1.1tf.gradientstf.gradients(ys,xs,grad_ys=None,name='gradients',colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients=False,aggregation_method=None,stop_gradients=None,unconnected_gradients=tf.UnconnectedGradients.NONE)计算ys关于xs的梯度,tf.gradients返回的结果是一个长度为len(xs)的tensor列表list,例如tf.gradients(y,[x1,x2,x3]返回[...
继续阅读 >
2021
04-27