如何在急切模式下遍历tf.tensor
在急切模式下遍历tf.tensor，可以使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()方法将tf.tensor转换为tf.data.Dataset对象，然后使用for循环遍历该数据集。
具体步骤如下：
- 导入所需的库：
import tensorflow as tf- 创建一个tf.tensor对象：
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])- 将tf.tensor转换为tf.data.Dataset对象：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)- 使用for循环遍历tf.data.Dataset对象：
for element in dataset:
print(element.numpy())在上述代码中，通过调用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()方法，将tf.tensor对象转换为tf.data.Dataset对象。然后，使用for循环遍历该数据集，通过element.numpy()可以获取每个元素的值。
这种方法适用于在急切模式下遍历tf.tensor，可以方便地处理大规模数据集，并进行各种数据预处理和模型训练。
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1回答
我试图在渴望模式下迭代张量，但我做不到。probs, indexs)]
iterate_tensor(probs, indexs) 但这会给出错误OperatorNotAllowedInGraphError: iterating over `tf.Tensor
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在非急切模式下，我可以在没有问题的情况下运行这个程序：train_op = tf.train.AdamOptimizerprint(s_)
(0.99+0.99j)(0.9700001+0.9700001j)但我似乎无法在急切的模式下找到相应的表达方式zip(grads
浏览 1提问于2019-09-22得票数 1
但是，我不知道如何在tf.function中做到这一点。tf.math.reduce_prod(tf.shape(i)) out.set_shape((m,))代码在急切模式下按预期工作如果应用tf.function，您将得到以下错误
TypeError:维度值必须是整数或无，或者有一个索引方法，得到的值为'<tf.Tensor 'add_2:0‘shape=() dtype=int32&
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具体来说，我有一个稀疏的分类。更普遍地说，如何在图形模式下将零件范畴张量转换为热编码张量？
浏览 2提问于2020-06-14得票数 3
TF 2.0渴望(默认情况下)代码在CPU (膝上型电脑)上运行约30。
浏览 2提问于2019-04-16得票数 17
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5, steps_per_epoch = 2)
我试图理解为什么Print #1打印张量(“strided_slice:0”，shape=()，dtype=string)，而Print #2打印实际值tf.Tensor
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我希望在tensorflow急切执行模式下计算张量的梯度，但梯度始终为零。例如，在下面的代码中，我希望计算梯度dX。Initial loss: 68.959dX:None, dW:tf.Tensor(2.528957, shape=(), dtype=float32), d
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.], dtype=float32)><tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([ 8., 9., 20.], dtype=float32float32, numpy=array([1., 1., 1.], dtype=float32)># c is still <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([ 8., 9.
浏览 5提问于2020-05-27得票数 0
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print(num_type== tf.float32) # prints `True` 在非急切模式下，同样的代码不会，我发现测试的唯一方法是丑陋的str(num_type) == "float32"
浏览 26提问于2019-02-01得票数 1
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.], dtype=float32)] TF支持打印张量的选项，而不使用急切模式创建计算图。cond=condition, body=body, loop_vars=(x,0))print(result)tf.Tensor([2], shape=(1,), dtype=int32)tf.Tensor([6], shap
浏览 1提问于2018-10-28得票数 1
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在图形模式中，我们使用tf.train.Saver。在急切模式下，我们使用tf.contrib.eager.Checkpoint。
然而，还不清楚如何在一台上保存而在另一台上恢复？
浏览 2提问于2018-07-02得票数 2
如何在急切模式下将张量转换为numpy数组？在急切模式下，我不需要创建会话，因此不能使用.eval()。
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如何在不使用任何keras.compile方法的情况下训练批处理规范层？通常情况下，层具有可访问的损失。这里的损失方法是空的。首先，只有训练在线参数(在training=False模式下使用)才能缩放和移动功能:在training=True模式下调用层。(9.504262, shape=(), dtype=float32)tf.Tensor(0.999991
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在急切的模式下，只需对@tf.function进行注释即可进行调试，到目前为止效果很好当我再次放入@tf.function时，一切都很好，只是处于热切的模式中。我甚至重置了我的所有代码，并恢复了一个旧的git提交，我知道它运行得非常好。有人能解释一<e
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# Add two tensorsprint(tf.matmul(x, y), "\n")tf.Tensor( [7 9]], shape=(2, 2), dtype=int32)
[[ 8 12]
[ 8 12]], shape=(2, 2), dtype=int32
浏览 4提问于2022-02-18得票数 1
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X是Tf.tensor，v是tf.Variable。V被指定为x*v的乘法。tf.constant([10,10])module(x, v)我知道这是因为tf.Variable的签名。
浏览 17提问于2022-04-14得票数 0
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如您所见，random_gradient()使用numpy数组，但是这里传递的参数x是一个tf.Tensor。
浏览 5提问于2019-11-17得票数 4
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