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CA1832:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组

规则说明 对数组使用范围索引器并分配给内存或范围类型:Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作,但对于数组上的范围索引器,将使用方法 GetSubArray 而不是 Slice,这会生成数组所请求部分的副本...如果不需要副本,请使用 AsSpan 或 AsMemory 方法来避免不必要的副本。 如果需要副本,请先将其分配给本地变量,或者添加显式强制转换。...仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时,分析器才会报告。...若要使用它,请将光标置于数组冲突上,然后按 Ctrl+。 (句点)。 从显示的选项列表中选择“在数组上使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...AsSpan 而不是基于范围的索引器 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅 性能规则

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机器学习库初探之 TensorFlow

TensorFlow的关键特性 高度的灵活性 TensorFlow 不是一个严格的“神经网络”库。只要可以将计算表示为一个数据流图,就可以使用Tensorflow来构建图,描写驱动计算的内部循环。...多语言支持 Tensorflow 有一个合理的c++使用界面,也有一个易用的python使用界面来构建和执行你的graphs。...Fetch TensorFlow中的一个概念:为了取回运算操作的输出结果。取回的申请发生在触发执行图操作的时候,而不是发生在建立图的时候。...切片的索引被连续储存在一个单独的一维向量中,而对应的切片则被拼接成一个单独的k维 Tensor。如果 sparsity 不是受限于第一维空间,请用 SparseTensor。...在 Python 的 API 中,它是 Session 类的一个方法tf.Session.run。可以通过 Tensors 来订阅或获取run( )操作。

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    tf.while_loop

    shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量,如果形状在迭代之间发生变化,则需要使用该变量。tf.Tensor。...体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。...b)如果循环变量是索引切片,则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape, [shape[0]], [shape.ndims])。...对于正确的程序,while循环应该为任何parallel_iteration > 0返回相同的结果。对于训练,TensorFlow存储了在正向推理中产生的、在反向传播中需要的张量。...如果提供了cond输出,则使用附加条件来确保执行的迭代数不大于maximum_iteration。name:返回的张量的可选名称前缀。返回值:循环变量的输出张量。

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    《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

    但是,自定义训练循环会让代码变长、更容易出错、也难以维护。 提示:除非真的需要自定义,最好还是使用fit()方法,而不是自定义训练循环,特别是当你是在一个团队之中时。 首先,搭建一个简单的模型。...因此,要确保使用的是tf.reduce_sum()而不是np.sum(),使用的是tf.sort()而不是内置的sorted(),等等。...因此要确保使用for i in tf.range(x),而不是for i in range(x),否则循环不能在图中捕获,而是在会在追踪中运行。...(如果for循环使用创建计算图的,这可能是你想要的,比如创建神经网络中的每一层)。 出于性能原因,最好使用矢量化的实现方式,而不是使用循环。...两种方法各在什么时候使用? 什么时候应该创建自定义层,而不是自定义模型? 什么时候需要创建自定义的训练循环?

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    CNN网络介绍与实践:王者荣耀英雄图片识别

    与常规神经网络不同,卷积神经网络的各层中的神经元是3维排列的:宽度、高度和深度(这里的深度指的是激活数据体的第三个维度,而不是整个网络的深度,整个网络的深度指的是网络的层数)。...我们将看到,层中的神经元将只与前一层中的一小块区域连接,而不是采取全连接方式。...池化层使用Max操作,对输入数据体的每一个深度切片独立进行操作,改变它的空间尺寸。最常见的形式是池化层使用尺寸2x2的滤波器,以步长为2来对每个深度切片进行降采样,将其中75%的激活信息都丢掉。...这个网络的结构和LeNet非常类似,但是更深更大,并且使用了层叠的卷积层来获取特征(之前通常是只用一个卷积层并且在其后马上跟着一个汇聚层)。...这个障碍可以通过合理的初始化和一些其他技术来解决,但是随着网络的深度增加,准确度饱和并迅速减少,这一现象称为degradation,并且广泛的存在于深层网络中,说明不是所有的系统都很容易被优化。

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    深度学习|Tensorflow2.0基础

    来学习一下最火的深度学习框架Tensorflow是怎么使用的~ 本文基于Tensorflow2.2版本编写 01 什么是Tensorflow Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库,...创建张量 在python中我们可以直接使用“=”的方式来创建数据,但是在Tensorflow中,为了能够使用其内部使用的函数,所以我们需要用Tensorflow中内置的函数来进行张量的创建。...3], [7, 8, 3]]]) 字符串类型 tensorflow提供了字符串类型数据的创建方法和一些函数操作。...,TensorFlow 增加了一种专门的数据类型来支持梯度信息的记录:tf.Variable。...x[0][1][2][1] # 当维度变的越来越高的时候,[i][j][k]的书写会变的很不方便,我们可以尝试采用[i,j,k]的方法 x[0, 1, 2, 1] # 切片 ''' 切片在每一个维度上的很多使用方法和我们在列表中使用的切片是一样的

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    用 BERT 精简版 DistilBERT+TF.js,提升问答系统 2 倍性能

    但是我们的最终目标是尽可能在更多环境中使用此模型(此文中为 Node.js + TensorFlow.js),而 TensorFlow SavedModel 格式非常适合此目标:其本身是一种“序列化”格式...在 Python 中,我们可以使用 tf.function 来达到此目的: import tensorflow as tf from transformers import TFDistilBertForQuestionAnswering...(distilbert.call)v tf.function https://tensorflow.google.cn/guide/function 这里,我们将 Keras 模型中调用的函数call...这个非常有用的 TensorFlow.js 函数,该函数负责在返回模型推断结果时自动清除中间张量,例如 inputTensor 和 maskTensor。...只需 4 行代码,我们就可以完成对用户输入内容的转换,而转换后的格式可以通过 TensorFlow.js 为模型喂数据。

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    TensorFlow 高效编程

    另一种广泛使用的控制流操作是tf.while_loop。 它允许在 TensorFlow 中构建动态循环,这些循环操作可变长度的序列。...除了循环变量的初始值之外,tf.while_loops还接受条件函数和循环体函数。 然后通过多次调用循环体函数来更新这些循环变量,直到条件返回False。 现在想象我们想要保留整个斐波那契序列。...) 请注意,由于摘要通常仅仅偶尔(不是每步)求值一次,因此可以在实践中使用此实现而不必担心效率。...现在让我们使用熵的可导版本,来修复我们的函数并再次检查: import tensorflow as tf import numpy as np def entropy(logits, dim=-1):...让我再次提醒一下,在进行梯度下降时必须格外小心,来确保函数范围以及每层的梯度都在有效范围内。 指数和对数函数在朴素使用时尤其成问题,因为它们可以将小数字映射到大数字,反之亦然。

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    TensorFlow新功能「AutoGraph」:将Python转换为计算图

    在这个例子中,我们可以用autograph.convert()来装饰函数,AutoGraph将自动生成计算图就绪代码。...另外,不管使用什么编译器,都需要保证报错信息可读。为此,AutoGraph设置了创建错误消息和堆栈跟踪,可以帮你找到代码中的错误源,而不是仅仅是引用错误代码。...可运行的例子 这里TensorFlow官方展示了一个用循环和分支检查Collatz猜想的例子,用AutoGraph的 .to_graph()函数将其转换为计算图: 1def collatz(a):...在需要将整个训练循环传递给加速器而不是通过CPU控制器管理训练的情况下,这可能很有用。 如果想看更多的例子,本文文末有TensorFlow官方github例子传送门。...AutoGraph和Eager Execution 在使用eager execution时, 你仍然可以用tf.contrib.eager.defun来把部分代码转换为计算图,需要使用图形TensorFlow

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    Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(九)

    除非要探索的超参数值非常少,否则更喜欢随机搜索而不是网格搜索。如果训练时间很长,您可能更喜欢贝叶斯优化方法(例如,使用高斯过程先验,如Jasper Snoek 等人所述¹)。 尝试集成方法。...但也可以在不构建图形的情况下运行正向模式自动微分(即数值上,而不是符号上),只需在运行时计算中间结果。...您可以通过调用 TF 函数的get_concrete_function()方法来获取特定输入组合的具体函数。...如果您希望图表包含一个“动态”循环(即在执行图表时运行的循环),您可以手动使用tf.while_loop()操作创建一个,但这并不直观(请参见第十二章笔记本的“使用 AutoGraph 捕获控制流”部分以获取示例...它只捕获对tf.data.Dataset对象的张量进行迭代的for循环,因此您应该使用tf.range()而不是range()。

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    tensorflow语法【zip、tf.tile、tf.truncated_normal、tf.data.Dataset.from_tensor_slices、dataset中shuffle()】

    tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- zip()函数 zip语法...()  函数定义: def tile(input, multiples, name=None): 函数功能:在指定的维度上复制N遍),来创建出一个新的 tensor。...与tf.random_normal的区别 作为tensorflow里的正态分布产生函数,这两个函数的输入参数几乎完全一致, 而其主要的区别在于,tf.truncated_normal的输出如字面意思是截断的...举例,当输入参数mean = 0 , stddev =1时, 使用tf.truncated_normal的输出是不可能出现[-2,2]以外的点的, 而如果shape够大的话,tf.random_normal...tf.data.Dataset.from_tensor_slices 该函数是dataset核心函数之一,它的作用是把给定的元组、列表和张量等数据进行特征切片。

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    TF-char4-TF2基本语法

    ,一般使用tf.int32和tf.float32 import numpy as np import tensorflow as tf # 创建张量的时候指定精度 tf.constant(12345678..., dtype=tf.int32) tf.constant(np.pi, dtype=tf.float64) 通过张量的dtype属性可以获取张量的精度 类型转换 通过tf.cast函数进行转换,需要注意的地方...]) tf.cast(a, tf.bool) # 1,0 待优化张量 有些张量是需要计算梯度,因此产生了需要计算待优化的张量,专门用来支持梯度信息的记录,使用的函数是tf.Variable。...]]) numpy中默认使用的是64-bit精度,转到TF中使用的是tf.float64 创建全0、全1张量 几个函数记住即可,like只是创建形状相同的张量: tf.ones()/tf.ones_like...切片方式提取数据 含头不含尾 step步长,可以为负数 关于冒号和三个点的使用:都是表示某个维度上的所有数据 x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) x[1:3] x[

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    TF新工具AutoGraph:将Python转换为TensorFlow图

    要使图迅速执行,需要重写它以使用像tf.cond()这样的结构,但这个实现繁琐而困难。AutoGraph可以为自动执行这个转换,保持了急切编程的简易性,同时获得了基于图的执行的性能优势。...对于任何编译器来说,我们都要考虑错误消息的可读性;为此,AutoGraph设置为创建错误消息和堆栈跟踪,以显示原始源代码中的错误源,而不是仅显示对生成的代码的引用。...return x * x 能够轻松地添加循环,控制流程以及更多图意味着可以轻松地将训练循环移动到图中。在下面链接中可以看到这种例子,我们获取RNN训练循环并通过sess.run()调用执行它。...在需要将整个训练循环传递给加速器而不是通过CPU控制器管理训练的情况下,这可能非常有用。 AutoGraph开辟了构建和训练模型的新思路。...当这个实现可用时,你就可以通过有选择的将急切执行代码转换为图片段,以使用AutoGraph来加速研究。

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    tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

    tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- tf.multinomial...返回值是什么的问题,返回的其实不是抽取到的样本,而是抽取样本在每一行的下标。...而且是用父类的初始化方法来初始化继承的属性。也就是说,子类继承了父类的所有属性和方法,父类属性自然会用父类方法来进行初始化。...tf.placeholder()函数解析 tf.placeholder()函数作为一种占位符用于定义过程,可以理解为形参,在执行的时候再赋具体的值。...matrix1,matrix2) 因为 product 不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用 Session 来激活 product 并得到计算结果.

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    自创数据集,使用TensorFlow预测股票入门

    本文所使用的数据集可以直接下载,所以有一定基础的读者也可以尝试使用更强的循环神经网络处理这一类时序数据。...该数据集并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。训练数据可以从 2017 年 4 月选取到 2017 年 7 月底,而测试数据再选取剩下到 2017 年 8 月的数据。...其中 Tensor 代表传递的数据为张量(多维数组),Flow 代表使用计算图进行运算。数据流图用「结点」(nodes)和「边」(edges)组成的有向图来描述数学运算。...# Run the graph graph.run(c, feed_dict{a: 5, b: 4}) 如上在导入 TensorFlow 库后,使用 tf.placeholder() 定义两个占位符来预储存张量...目前有非常多的激活函数,其中最常见的就是线性修正单元 ReLU 激活函数,本模型也将使用该激活函数。

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