我之所以问这个问题,是因为我看到了一个这样做的实现,但我无法平静地理解它。我的意思是,通常我想得到三维空间中两点之间的距离,如果W不是0,则结果是不正确的。在使用网点产品计算照明时也是如此。 return sqrtf(X * X + Y * Y + Z * Z + W * W); //W necessary? return X * other.X + Y * other.Y + Z * other.Z + W
我需要沿着固定大小的文本行进行卷积。因此,从本质上讲,一个训练示例是一个形式:1*N_FEATURES,其中N_FEATURES等于3640 (140个字符编码为一个热的,所以是40*26=3640)。我正试图理解的例子,确切地说: X = tf.reshape(X, [-1, N_FEATURES, 1, 1]) # to form a 4d tensor of shape batch_size x n_features x 1 x 1
features = skflow.ops.conv2d(X, N_FILTERS, [WI