“等于”Op的输入“”y“”的类型为bool，该类型与参数“”x“”的类型float32不匹配“
等于（==）是一个用于判断两个值是否相等的比较运算符。在这个问题中，“Op”的输入“y”的类型被指定为布尔类型（bool），而参数“x”的类型被指定为单精度浮点数类型（float32）。布尔类型是一种表示逻辑值的数据类型，只能取两个值：true（真）和false（假）。单精度浮点数类型是一种表示带有小数部分的实数的数据类型，使用32位表示。这两种类型不匹配，因为布尔类型和单精度浮点数类型属于不同的数据类型。
解决这个问题的方法之一是将参数“x”的类型转换为布尔类型，使其与输入“y”的类型匹配。可以使用类型转换操作符将float32转换为bool类型。在Python中，通常将非零的数值视为true，将零视为false。因此，可以使用以下代码将参数“x”转换为bool类型：
x = bool(x)在此之后，可以使用“==”运算符将输入“y”和参数“x”进行比较，以确定它们是否相等。如果它们相等，比较结果将为true，否则为false。
总结：
- 等于（==）是一个用于判断两个值是否相等的比较运算符。
- 输入“y”的类型被指定为布尔类型（bool）。
- 参数“x”的类型被指定为单精度浮点数类型（float32）。
- 布尔类型只能取两个值：true和false。
- 单精度浮点数类型用于表示带有小数部分的实数。
- 解决类型不匹配的问题可以使用类型转换操作符将float32转换为bool类型。
- 在Python中，非零的数值被视为true，零被视为false。
- 可以使用“==”运算符将输入“y”和参数“x”进行比较，以确定它们是否相等。
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在使用tensorflow 2.0时，我发现tf.Variable有一些奇怪的地方吗？下面有两种情况。
第一个
x1 = tf.Variable(12., name='x')
x2 = tf.Variable(12., name='x')
print(x1 is x2)
x1.assign(1.)
print(x1)
print(x2)
输出是
False
<tf.Variable 'x:0' shape=() dtype=float32, numpy=1.0>
<tf.Variable 'x:0' shape=
浏览 6提问于2022-02-05得票数 1
1回答
我正在传递我的金属内核和着色函数的参数结构。我找不到任何地方指定要使用什么Swift数据类型来匹配金属中的数据类型。
我已经尽了最大的努力来猜测在Swift方面使用哪些数据类型，但是我在结构中定义变量的顺序似乎很挑剔。这让我相信他们是不一致的。
例如，以下是我在Metal中使用的数据类型：
struct ComputeParameters {
bool yesNo;
int count;
float scale;
float2 point;
float4 color;
};
这是我在Swift中的对应结构：
struct ComputeParameter
浏览 1提问于2019-07-31得票数 1
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我希望完成的是将字符串和布尔值传递到一个列表中。“switch”运算符切换输入类型的前两个元素，“and”运算符和前两个元素。
但是，如果我想‘与’一个布尔值和一个字符串，我该如何将错误字符串添加到列表中(" error ")？此外，SMl不接受x::y::xs，我应该放什么，因为我想切换，而不管类型。
datatype input = Bool_value of bool | String_Value of string | Exp_value of string
datatype bin_op = switch | and
fun helper(switch, x::y:
浏览 8提问于2017-03-08得票数 2
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我在tensorflow中有简单的图
(1) X = tf.Variable(dtype=tf.float32, shape=(1, 3), name="X", initial_value=np.array([[1,2,3]]))
(2) y = tf.reduce_sum(tf.square(X)) - 2 * tf.reduce_sum(tf.sin(tf.square(X)))
(3) training_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(y)
下面是梯度下降5个步骤的代码：
with tf.Sess
浏览 2提问于2020-01-16得票数 0
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假设我在C中有一个函数，定义如下：
bool check ( int x, int y);
现在，如果我使用check(4);调用它
所采用的y的值是什么？
浏览 0提问于2012-07-28得票数 2
1回答
Keras自定义丢失:直方图
、、、、
我在使用带有Tensorflow后端的Keras。我想要创建一个自定义的丢失函数，它将得到两个直方图之间的欧几里德距离，但是我得到了这个错误：
TypeError:输入'Mul‘Op的'y’类型与参数'x‘的int32类型不匹配。
因此，我不知道如何定义我的损失函数。
def myloss(y_true, y_pred):
h_true = tf.histogram_fixed_width( y_true, value_range=(0,1), nbins=20)
h_pred = tf.histogram_fixed_width( y_pred
浏览 3提问于2021-05-11得票数 1
1回答
我有以下代码，在这些代码中，我将单词转换为一个热点向量，并在theano中使用rnn进行梯度下降，以预测给定的单词序列(基本上是语言模型)。
# coding: utf-8
# In[68]:
#Importing stuff
import theano
import theano.tensor as T
import numpy as np
# In[69]:
import nltk
import sys
import operator
import csv
import itertools
from utils import *
from datetime import date
浏览 0提问于2016-10-12得票数 0
1回答
当声明两个const变量(一个类型化和一个非类型化)并打印出第二个变量的类型时，如下所示：
const x float32 = 10000
const y = 1e8 / x
fmt.Printf("the type of y: %T \n", y)
// or with reflect:
fmt.Println(reflect.TypeOf(y))
它告诉我，y是float32类型的。
这并不令人惊讶，因为非类型化的const变量y被定义为将一个非类型化的浮点常量除以一个类型化的浮点常量，因此可以推断该类型。
根据"Go by例“()，除非显式提供，常量从来没有类型
浏览 0提问于2019-05-04得票数 0
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我想使用这个，代码是
import surface_distance as surfdist
surface_distances = surfdist.compute_surface_distances(
mask_gt, mask_pred, spacing_mm=(1.0, 1.0, 1.0))
hd_dist_95 = surfdist.compute_robust_hausdorff(surface_distances, 95)
如何输入mask_gt和mask_pred？我试着这样做，
import surface_distance as surfdist
def hau
浏览 2提问于2020-05-20得票数 0
我正在跟踪西蒙·佩顿·琼斯( Simon )在GADT上的。在这里，声明了以下数据类型：
data T a where
T0 :: Bool -> T Bool
T1 :: T a
然后提出的问题是，以下函数的类型：
f x y = case x of
T0 _ -> True
T1 -> y
在我看来，唯一可能的类型是：
f :: T a -> Bool -> Bool
然而，以下类型：
f :: T a -> a -> a
也是有效的！实际上，您可以使用f如下所示：
f (T1) "he
浏览 3提问于2016-10-19得票数 4
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我对tensorflow很陌生。我用tensorflow做了一个线性回归。当我运行下面的代码时，我得到了这样的typeError：
TypeError:输入'Mul‘Op的'y’，其类型float64与参数'x‘的float32类型不匹配。
花了好几个小时却不知道为什么。哪里出问题了？我们非常感谢你的帮助。非常感谢。
import tensorflow as tf
import numpy as np
training_epoch = 1000
display_epoch=50
learning_rate = 0.01
train_X = np.asarray([3.
浏览 2提问于2016-05-31得票数 1
2回答
我使用一个队列来使用下面的代码将我的培训示例提供给我的网络，并且它正常工作。
但是，我希望能够每n次迭代提供一些测试数据，但我不知道该如何进行。我应该暂时停止队列并手动输入测试数据吗？我应该为测试数据而创建另一个队列吗？
编辑：是正确的方法是创建一个单独的文件，比如eval.py，该文件连续读取最后一个检查点并评估网络？在CIFAR10示例中，他们就是这样做的。
batch = 128 # size of the batch
x = tf.placeholder("float32", [None, n_steps, n_input])
y = tf.placeholder(&#
浏览 2提问于2016-07-10得票数 8
我正在尝试在Ansys Scade Suite中将float32转换为char255。我在这里使用了一个自定义函数，它接受float32输入并输出255个字符的数组。它可以在下面看到。 #include <stdlib.h>
#include "kcg_types.h"
kcg_char OP_StringToFloat(
/* string/ */ const kcg_float *d
)
{
kcg_char a[255];
sprintf(a, "%f", d);
return a;
} kcg_char是一个字符。 由于某些
浏览 30提问于2021-08-03得票数 0
我正在尝试用CNN进行情感分类。该错误似乎与input_shape参数有关。 X数据由使用tokenizer.texts_to_sequences创建的整数数组组成。 ? x_train.shape
(4460, 20)
? x_trains.shape[0]
array([ 49, 472, 4436, 843, 756, 659, 64, 8, 1328, 87, 123,
352, 1329, 148, 2996, 1330, 67, 58, 4437, 144]) Y数据由一个用于分类的热编码值组成。 y_train.shape
浏览 153提问于2020-09-08得票数 0
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3回答
如何在cmd代码中使用不等式
、、、、
我正在做一个代码，用基本的cmd编码来找平方根来练习。然而，当我输入一个负数或一个不完美的正方形时，它就会变成一个无限循环。我知道如何修复它，但我需要能够使用不等式(小于，大于)。(x是我的数字，y是平方根)我可以这么说：
if %x% (小于)0(不操作)如果%y%大于%x% (不操作)
或者我可以创建另一个变量，即所有小于(Z)/greater(N)的变量：
if %x% == %z% (不操作)如果%x% == %n% (不操作)
请帮帮我。我似乎找不到答案。
浏览 1提问于2012-05-06得票数 0
我正在从事CapsNet的工作，并从here获得代码帮助。模拟在google colab上进行，tensorflow = 2.4.0。我收到以下错误： AttributeError: in user code:
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:805 train_function *
return step_function(self, iterator)
/content/drive/My
浏览 23提问于2021-01-01得票数 0
1回答
作为haskell的新手，我决定尝试并实现一个迷你反向波兰符号功能：
接受类型为list的int和字符串运算符('*','+','/','-')
将运算符应用于tail元素和tail-1元素
返回包含在操作中的两个元素的结果list，并以这样的方式将结果元素附加到尾部：
Where e0 = original element at index 0
r = result of the operation:
result = [e0,e1,e2...r] (elements popped off: eN, eN-1)
这是我到目前
浏览 0提问于2018-11-30得票数 2
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我正在学习PHP，我发现，如果使用===来比较变量：
<?php
$x = "100";
$y = 100;
var_dump($x===$y); // print bool(false)
?>
但如果我用下面的话：
<?php
$x = "100";
$y = '100';
var_dump($x===$y); // print bool(true)
?>
那么，在上面的例子中，有人可以解释为什么它返回false和true？
浏览 3提问于2017-04-20得票数 0
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1回答
用千层面获得输出分类
、、、
用Las涅/Theano获得输出分类
我正在将我的代码从纯Theano迁移到Las格涅。我从一个教程中获得了这个特定的代码，以获得具有特定数据的预测结果，并且我将生成一个csv文件发送给kaggle。但是用千层面就不行了。我试过几件事，但它们都有错误。
如果有人能帮我弄清楚出了什么问题，我会很高兴的！
我在这里粘贴了整个代码：
test_data = np.loadtxt("../inputData/test.csv", dtype=np.uint8, delimiter=',', skiprows=1)
# The inputs are vectors n
浏览 0提问于2015-09-24得票数 0
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此函数用于计算列表中的count元素y
fun func y xs=List.length(List.filter(fn x => x=y) xs);
val countElement = fn : ''a -> ''a ?.list -> int
func 1 [1,2,3,4];
val it = 1 : int
但是，当我写func 1.1 1.1,2.1,3.1,4.1；我得到错误：
stdIn:64.1-64.35 Error: operator and operand don't agree [equality type
浏览 0提问于2015-08-19得票数 3
为什么重写相等和比较运算符来生成布尔值以外的类型如此困难，有什么特别的原因吗？
下面我有一个变通方法，但是为什么语言不能让它变得更容易呢？
我在这里使用的是一个外部库，它已经重载了这些运算符，我只是希望它们在F#中以相同的方式工作。为了实现这个目标，我必须这样做，这似乎是不对的。
type ATArrayLT = ATArrayLT with
static member (?<-) (x:ATArray, ATArrayLT, y:int ) = ATArray.op_LessThan(x, float32 y)
static member
浏览 2提问于2013-02-28得票数 2
我第一次尝试使用contrib度量，但没有设法使它们正常工作。
下面是我尝试使用的指标，以及它们是如何实现的：
y_pred_labels = y[:, 1]
y_true_labels = tf.cast(y_[:, 1], tf.int32)
with tf.name_scope('auc'):
auc_score, update_op_auc = tf.contrib.metrics.streaming_auc(
predictions=y_pred_labels,
labels=y_true_labels
)
浏览 0提问于2017-04-25得票数 1
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我试图使用包装器将网络输入包含到损失计算中。我将输入作为model.input传递给丢失包装器函数。包装器的自定义丢失函数是：
def custom_loss_wrapper(input_tensor):
def custom_loss(y_true, y_pred):
y_pred = K.print_tensor(y_pred, message="y_pred - ")
input_tensor_2 = input_tensor
input_tensor = K.print_tensor(input_tensor, m
浏览 2提问于2020-09-18得票数 1
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我定义了一个引用方法的枚举：
enum class Op(val param: (Expression<String>, String) -> Predicate) {
GREATER_THAN(CriteriaBuilder::greaterThan)
}
CriteriaBuilder类中有两个候选项，编译器无法确定我指的是哪一个(“重载解决歧义。所有这些函数都匹配”)：
<Y extends Comparable<? super Y>> Predicate greaterThan(Expression<? extends Y>
浏览 13提问于2022-02-24得票数 1
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1回答
Golang型接口解编组片
、、、、
在本例中，我将尝试加载包含多边形的2D场景。在代码中，我会有许多不同的结构，如圆圈、方格、矩形、五角大楼等。所有的人都有共同的功能，如区域和周长。场景本身将作为接口多边形的一部分存储。
下面是我用来测试这个的代码：
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
"math"
)
type Polygon interface {
Area() float32
}
type Rectangle struct {
Base float32 `json:"
浏览 2提问于2017-07-02得票数 3
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我目前正在学习tensorflow，我遇到了tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=logits)的一个问题。函数描述说明标签和日志必须是同一类型的。我有下面的功能，我用它来分类MNIST图像。下面是我的代码的关键部分
X=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,n_inputs),name="X")
y=tf.placeholder(tf.int32,shape=(None),name="y")
def neuron_layer(X,W,b,n_neu
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
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2回答
data T a where
T1 :: Bool -> T Bool
T2 :: T a
f x y = case x of
T1 x -> True
T2 -> y
西蒙说f可以输入为T a -> a -> a，但我认为返回值必须是Bool，因为这是case表达式的分支中的一个显式结果。这是关于Haskell GADTs的。为什么是这种情况？
浏览 8提问于2022-07-08得票数 6
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6回答
Haskell中有没有什么库函数可以让我检查列表是否连续排序？例如：1、2、3、4有效，1、2、3、10无效。
基本上，我可以有一个范围在3到5个元素之间的列表，我正在尝试检查该列表是否连续排序。
我的尝试(我不确定这是否是正确的方法，似乎重复了太多)
isSucc:: [Integer] -> Bool
isSucc[] = True
isSucc(x:y:zs) =
if (x+1) == y
then True && isSucc(y:zs)
else isSucc(y:zs)
在我使用这个函数后，我计划用它
浏览 0提问于2013-03-21得票数 10
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我有一个半精度的输入，可能是一个数组标量x = np.float32(3)。我想在上面加上一个：y = x + 1。然而，y将是float64而不是float32。
我只能想到两个解决办法：
float32convert 将输入转换为1d数组：x = np.float32([3])，从而使y = x + 1成为y = x + 11，从而降低精度：y = np.float32(3) + np.float16(1)是float32
但是，我有很多函数，所以上面的修正要求我在每个函数中添加if- each语句.有什么更好的方法吗？谢谢!
浏览 12提问于2022-06-03得票数 1
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1回答
假设我有张量：
x = tf.reshape(tf.constant(tf.range(1, 21, dtype=tf.float32)), (5,4))
<tf.Tensor: id=1080557, shape=(5, 4), dtype=float32, numpy=
array([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11., 12.],
[13., 14., 15., 16.],
[17., 18., 19., 20.]], dtype=float3
浏览 1提问于2019-09-14得票数 1
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我想通过匹配存储在变量中的输入来实现匹配/大小写。预期的逻辑应如下所示：
match x:
case y:
print(...)
case z:
print(...)
事实证明，这种方法不起作用。
它会导致此错误：“不可反驳的模式仅适用于最后一条case语句”，
我相信会发生这种情况，是因为第一个情况下的变量被赋值给了下一个匹配的变量的值：，如果我去调试，在"case y“行中，y将它的值更改为存储在x中的值。
但是，如果所有内容都属于一个类，则不会发生这种情况，例如：
class Vars:
x = int(input
浏览 5提问于2021-11-05得票数 1
我不允许使用==或/=，但我不知道如何不用它们重写它。
iffC x y =
if x == True && y == True then True
else if x == False && y == False then True
else False
iffG x y
| y == True && x == True = True
| y == False && x == False = True
| otherwise = False
浏览 1提问于2018-03-19得票数 0
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我正在学习tensorflow，并希望将tensorflow实现与数学联系起来。
据我所知，数学交叉熵要求其输入之和为1。在以下代码中，y_true是有效输入，而y_pred不是数学上有效的输入：
y_true = [[0, 1]]
y_pred = [[1.0, 20.0]]
print(tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False).call(y_true, y_pred))
print(tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True).call(y_tr
浏览 1提问于2021-04-04得票数 2
回答已采纳
我们必须在Haskell中编写lambda函数，但它总是显示错误。我做错了什么？
length' :: [a] -> [a] -> Int
length' [] = 0
length' (x:xs) (y:ys) = \n -> if length (x:xs) > (y:ys) then 1 else if (x:xs) == (y:ys) then 0 else if (x:xs) < (y:ys) then -1
find :: a -> [a] -> Bool
find p [] = False
find p xs
浏览 2提问于2020-01-25得票数 1
1回答
我正在尝试为TensorFlow计算性图形生成某种文本表示。我知道Tensorboard可以为我提供可视化。但是，我需要某种表示形式(邻接矩阵或邻接列表)，从中我可以解析与图相关的信息。
到目前为止，我已经尝试了以下方法：
import tensorflow as tf
a = tf.constant(1.3, name = const_a)
b = tf.constant(3.1, name = const_b)
c = tf.add(a,b, name = 'addition')
d = tf.multiply(c,a, name = 'multiplicatio
浏览 9提问于2019-10-24得票数 1
我有一个tensorflow图(存储在一个protobuffer文件中)，其中包含占位符操作作为输入。我想把这个图包装成keras层或模型。 下面是一个示例： with tf.Graph().as_default() as gf:
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 123), name='x')
c = tf.constant(100, dtype=tf.float32, name='C')
y = tf.multiply(x, c, name='y')
wi
浏览 23提问于2020-01-13得票数 1
我发现，计算的梯度依赖于tf.function装饰器之间的相互作用，其方式如下。
首先，我为二进制分类创建了一些合成数据。
tf.random.set_seed(42)
np.random.seed(42)
x=tf.random.normal((2,1))
y=tf.constant(np.random.choice([0,1],2))
然后，我定义了两个仅在tf.function装饰器中不同的丢失函数。
weights=tf.constant([1.,.1])[tf.newaxis,...]
def customloss1(y_true,y_pred,sample_weight=None
浏览 1提问于2020-06-17得票数 4
回答已采纳
我有两个不同类型的索引：
[hits] => Array
(
[total] => 408863
[max_score] => 1
[hits] => Array
(
[0] => Array
(
[_index] => myindex
浏览 13提问于2022-12-01得票数 0
2回答
#include <iostream>
using namespace std;
我想让用户输入两个字符序列(比如adc和abd)，程序会告诉他们这两个字符在整体上是否相等(现在的输出将是FALSE )。我不知道如何声明我的char变量。
char x[100]{};
char y[100]{};
这是我的isEqual函数，用于计算两个字符值是否相同
void isEqual(char x , char y)
{
for ( int i = 0 ; x[i] != '\0';i++){
for ( int j = 0 ; y[j] !=
浏览 0提问于2018-03-22得票数 0
在没有dtype=float32和feed_dict的情况下，是否有一种简单的方法来打印一个placeholders的值？这个过程很尴尬，需要为每个操作分别定义。假设我有数百个操作的inceptionv3模型：
op = sess.graph.get_operations()
for m in op :
print(m.values())
由于这些因素和其中一些因素是混合的：
...
(<tf.Tensor 'pool_3:0' shape=(?, ?, ?, 2048) dtype=float32>,)
(<tf.Tensor '
浏览 3提问于2017-07-31得票数 1
2回答
因此，我正在学习教程，到目前为止，我非常喜欢Haskell。但是在本教程中提到的一个函数中，我得到了if语句是多余的警告。
Edit:让我明确一下，这个函数的目的是以与elem函数完全相同的方式工作(默认情况下，Haskell提供的方式)。
以下是原始函数：
elem' :: (Eq a) => a -> [a] -> Bool
elem' y ys = foldl (\acc x -> if x == y then True else acc) False ys
最初有两个警告，一个是eta减少，所以我从函数名的开头和结尾删除了ys，以得到：
el
浏览 2提问于2011-11-08得票数 5
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我试图训练一个LSTM模型来预测多项式的实根数。x_train和y_train包括诸如[[-204, 20, 13, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
浏览 16提问于2021-12-29得票数 1
我正在遵循Francois Chollet的“用Python进行深度学习”一书中的一个例子。有一个示例(pg 70)，他们将一个int数组转换为一个float32数组 相关的行是 from keras.datasets import imdb
(tr_data, tr_labels), (ts_data, ts_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
...
import numpy as np
y_train = np.asarray(tr_labels).astype('float32') tr_labels只是一个int数组
浏览 26提问于2019-04-17得票数 0
1回答
当我尝试将functor Board传递给数独时，它出现了以下错误:我应该在.ml文件中做些什么来匹配接口？如何初始化模块板并将其传递到数独模块？
error: The implementation modularSudoku.ml
does not match the interface modularSudoku.cmi:
Modules do not match:
functor (B : Board1) ->
sig
val pick : B.grid -> (B.grid * B
浏览 2提问于2014-04-12得票数 0
1回答
我正在尝试使用自定义激活函数来构建一个神经网络。我遵循给定的解决方案，当输入和输出向量具有相同的大小时工作，但当使用不同的大小时(例如在池函数中)，则不能工作。到目前为止，我的问题是：
当输入和输出有不同的大小时，我试图将其概括为这样的情况。在我的代码中，输入'x‘为大小(2,4)，输出'y’为大小(1,2)，激活函数MEX(.)映射y = MEX(x)。我将MEX()的梯度计算为d_MEX()，其中d_MEX(x)的大小与'x‘相同，即(2,4)。尽管如此，我还是发现了这个错误
InvalidArgumentError (回溯见上文)：不兼容的形状: 1,2比2,4
浏览 4提问于2017-03-29得票数 0
回答已采纳
1回答
当我尝试将tensorflow的boolean_mask函数与梯度优化器(tensorflow版本0.12.1在装有Anaconda3.5的Windows x64上)一起使用时，我遇到了一个问题。
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Test data
x_dat = np.arange(1, 13).reshape(4, 3).astype(np.float32)
y_dat = np.arange(1, 9).reshape(4, 2).astype(np.float32)
map_x_on_y = np.array([[True,
浏览 14提问于2017-01-19得票数 1
回答已采纳
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我想检查我的输入--它是空的，或者不是"Y“或者不是"X”
while (weiterInput.isEmpty() || !weiterInput.equals("X") || !weiterInput.equals("Y")) {..}
如果我输入"X“或"Y”，它就不会像预期的那样退出循环。
浏览 1提问于2018-05-16得票数 3
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我有一个多标签分类问题，在训练过程中我的y_true和y_pred如下所示： y_true = tf.constant([[0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 0]])
y_pred = tf.constant([[0, 1, 0, 1], [0, 1, 1, 0]]) 我想根据每一对列表来比较这两种情况。为了做到这一点，我写了如下代码 values = tf.cast(x, "float32") == tf.cast(y, "float32")
bool_to_number_values = tf.cast(tranformed_values, &
浏览 19提问于2020-12-22得票数 1
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我是TensorFlow新手，我试图了解种子生成是如何工作的(主要是函数)，我的困惑是如果我在我的主程序中运行这段代码：
a = tf.random.uniform([1], seed=1)
b = tf.random.uniform([1], seed=1)
print(a)
print(b)
我得到了这个输出
tf.Tensor(0.2390374，shape=(1，)，dtype=float32)
tf.Tensor(0.22267115，shape=(1，)，dtype=float32)
两个不同的张量(很明显)，但是如果我试图从一个函数调用它：
@tf.function
def fo
浏览 7提问于2022-07-29得票数 1
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我编写了以下逻辑表达式计算器。它适用于简单的2成员表达式，并且运行，但会产生一个包含其他表达式作为第二个/第一个成员的表达式的错误。这是我的密码。
data Expression = Literal Bool | Operation Operator Expression Expression
data Operator = AND | OR
eval :: Expression -> Bool
eval (Literal x) = x
eval (Operation AND (Literal x) (Literal y))
| x == Tru
浏览 7提问于2015-06-16得票数 2
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