这段代码是用Matlab2018b +TensorFlow1.2 (tf) + Numpy (np)编写的。.^2);%The code means: for each row of A, for each element, (A - Input)^2, sum it 如何在Tensorflow中编写最大的希望是代码可以在Tensorflow 1.2中运行,而不是必须的1.2
所以我知道这与tensorflow构建图形的时候有关,但它做得不好……“高效”。下面是我正在运行的虚拟代码: @tf.function res = 0 res += x_in+ i
return res 不使用tensorflow运行该函数需要0.002秒,而使用tensorflow运行该函数需要10到20秒。res的实际值显然可以用一种更有效的方式
我想在Tensorflow中形成一个损失函数,它依赖于一个矩阵,该矩阵包含一组嵌入的(平方)欧几里德距离的所有组合。在numpy中,如下所示: # E is (batch_size,N,32)D = np.zeros((batch_size,N,N)) fory in range(N):
D[:,x,y] = np.sum(np.square(E[:,x,:]-E[:,y,:]),axis=1) 我如<em
假设我有一个简单的单层神经网络:W = tf.Variable(tf.random_normal我想要计算批次中每个样品相对于a的y雅可比矩阵,它的维度是batch_size by output_dim by output_dim。现在,在数学上,当i !我想知道如何计算softmax相对于其在TensorFlow
在Matlab中,我想知道如何为任意大小的矩阵随机分配矩阵内的值?Enter non-zero elements in 3*3 matrix?3
4这些元素被随机放置在3×3矩阵中,其余6个元素变为零。
通常,对于一些非零元素,我们进入一个矩阵,其余的元素在矩阵中变为零。如何在Matlab中为上述示例编写代码?我必须给出非零
我有两个张量X和Z,形状为(100,),我想创建一个张量X x Z,它将产生一个(100, 100)的形状。对于这个矩阵中的每一对元素,我想要应用一些我已经定义的函数,即fn(x,z),用于矩阵中的每个可能的组合。我是TensorFlow新手,习惯于按顺序思考,在处理numpy数组时,每个向量上有两个for循环。
我如何在TensorFlow<e