如何在tensorflow中缩放张量？
在TensorFlow中，可以使用tf.multiply()函数来缩放张量。tf.multiply()函数可以将一个张量与一个标量相乘，从而实现缩放的效果。
以下是在TensorFlow中缩放张量的步骤：
- 导入TensorFlow库：import tensorflow as tf
- 创建一个张量：tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
- 定义一个缩放因子：scale_factor = 2.0
- 使用tf.multiply()函数缩放张量：scaled_tensor = tf.multiply(tensor, scale_factor)
在上述代码中，tf.multiply()函数将张量tensor与缩放因子scale_factor相乘，得到缩放后的张量scaled_tensor。
缩放张量的优势是可以将张量的值按比例缩放，从而满足不同场景下的需求。例如，在神经网络中，可以使用缩放张量来调整权重或输入数据的范围，以提高模型的性能和收敛速度。
TensorFlow中缩放张量的应用场景包括但不限于：
- 数据预处理：在训练模型之前，对输入数据进行缩放可以提高模型的稳定性和准确性。
- 特征工程：在特征工程过程中，可以使用缩放张量来调整不同特征的权重，以提高模型的表现。
- 图像处理：在图像处理任务中，可以使用缩放张量来调整图像的大小或像素值范围。
腾讯云提供了多个与TensorFlow相关的产品和服务，其中包括：
- AI 引擎：https://cloud.tencent.com/product/aiengine
- 机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
- 弹性计算：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
以上是关于如何在TensorFlow中缩放张量的完善且全面的答案。
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TensorFlowSharp是TensorFlow在c#平台上的包装器。
现在，我需要将形状为32,64,1的张量重塑为形状为1,2048的新张量，但当我引用正式API文档时，用法似乎如下：
TFOutput Reshape (TensorFlow.TFOutput tensor, TensorFlow.TFOutput shape);
问题是，我不知道如何用TFOutput的方式表达我所需要的形状，任何建议都会被感激：)！
浏览 2提问于2017-08-18得票数 2
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我的代码中有一些张量，需要得到这些张量的值。这是其中之一。如何打印张量OA值？
Input:OA
Output: <tf.Tensor 'Sum_1:0' shape=(1, 600) dtype=float32>
Input:type(OA)
Output: tensorflow.python.framework.ops.Tensor
我已经尝试过所有可用的函数，如tf.print()、eval()、tensor.numpy()。在Tensorflow 2.0中，他们都没有为我工作。它们似乎只适用于“EagerTensor”，而不适用于“评论”。
1) OA.e
浏览 3提问于2020-02-21得票数 13
除其他外，机器学习框架包括以下功能：
增援
衡量标准和损失
这些函数是张量的简单转换，似乎是框架独立的。但是，例如，使用一些特定于tensorflow的函数，如tf.convert_to_tensor()或tf.cast()。因此，它不能很容易地使用在火把。另外，tensorflow非常喜欢使用tensorflow张量，而不是numpy张量来创建tensorflow图。
是否有任何现有的努力或想法，如何编写这样的函数的方式，可以在这两个框架中使用？我在想纯粹的numpy函数，它可以以某种方式转换为tensorflow或Py手电筒。
浏览 4提问于2022-04-01得票数 1
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我有一个张量A，其大小为[batchSize,2,2,2]，其中batchSize是占位符。在自定义层中，我希望将这个张量的每个值映射到长度为c的列表n中最接近的值。这个列表是我的码本，我想根据这个码本量化张量中的每个值；也就是说，找出与列表中每个张量值最近的值，然后用它替换张量值。我想不出一个“干净的”张量操作能很快做到这一点。我不能在batchSize上循环。在Tensorflow中有这样做的方法吗？
浏览 0提问于2019-05-26得票数 0
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我通过以下步骤用tensorflow构建了一个卷积神经网络：https://www.tensorflow.org/tutorials/estimators/cnn 我想用自己的损失函数计算损失，因此需要在每个训练步骤中获得每个类的预测概率。从Tensorflow教程中，我知道我可以使用"tf.nn.softmax(logits)“获得这些概率，但是这会返回一个张量，而我不知道如何从这个张量中提取实际的概率。谁能告诉我怎样才能得到这些概率，这样我就可以计算我的损失函数了？
浏览 20提问于2019-02-03得票数 0
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阅读Tensorflow rnn单元我遇到了以下GRUCell代码：
self._gate_kernel = self.add_variable(
"gates/%s" % _WEIGHTS_VARIABLE_NAME,
shape=[input_depth + self._num_units, 2 * self._num_units],
initializer=self._kernel_initializer)
self._gate_bias = self.add_variable(
"gates/%s" % _BIAS_VAR
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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我正在尝试构建一个以稀疏张量列表作为输入的模型。(列表长度等于批量大小)
我使用稀疏张量的原因是我必须将邻接矩阵传递给我的GNN模型，而它是非常稀疏的。(~99%)
我很熟悉pytorch的使用，它很容易将稀疏张量输入到网络中。
然而，我发现我必须使用tf.data.Dataset或keras.utils.Sequence在tensorflow中创建数据集。
但是当我使用稀疏张量列表作为输入时，这些方法会抛出错误。
例如，下面的代码使TypeError
import tensorflow as tf
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(sparse_lists
浏览 36提问于2021-07-08得票数 0
我是TensorFlow新手，刚刚读完了急切的执行教程，了解了tf.decode_csv函数。不知道这件事，我看了文件。
我不太明白。
文档中写着“记录:字符串类型的张量”--因此，我的问题是:什么是“张量”？
我尝试了以下代码：
dec_res = tf.decode_csv('0.1,0.2,0.3', [[0.0], [0.0], [0.0]])
print(dec_res, type(dec_res))
l = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
r = tf.reshape(l, [9,-1])
print(l, type(l))
print(r
浏览 2提问于2018-06-27得票数 1
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2回答
我创建了一个这样的张量：
tensorflow::Tensor a(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape());
我知道如何填充标量值：
a.scalar<float>()() = 8.0;
但我不知道如何填充像1，4，2这样的张量。
浏览 3提问于2016-08-25得票数 11
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假设我有一个具有形状(大小，大小)的2D张量，我想得到两个新的张量，其中包含原始张量的行索引和列索引。所以如果size是2，我想得到[0，0，1，1]和[0，1，0，1]
棘手的是，size是另一个张量，它的值只有在tensorflow会话中运行图形时才能知道。我如何在tensorflow中做到这一点？
浏览 33提问于2017-08-09得票数 2
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2回答
我正在和tensorflow一起研究一个算法。以下是想要的代码的NumPy版本： x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
sets = {1,5,7}
y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
for i in range(10):
if i in sets:
y[i] = x[i] 它会得到结果： y = [0,2,0,0,0,6,0,8,0,0] 如何在tensorflow中实现此功能？有没有办法使用相同的逻辑在tensorflow中实现这一点，而不是在计算后将NumPy数组转换为张量，而是使用张量执行所有操作(例如，使用张量来索引张量，
浏览 22提问于2020-06-26得票数 2
我使用的是带有张量内核的Nvidia RTX GPU，我想确保pytorch/tensorflow正在利用它的张量内核。我在一些文章中注意到，张量核心用于处理float16，并且默认情况下pytorch/tensorflow使用float32。他们引入了一些“混合精度和分布式训练”的库。这是一个有点陈旧的答案。我想知道pytorch或tensorflow GPU现在是否支持开箱即用的张量核心处理。
浏览 23提问于2021-11-18得票数 0
2回答
我正试着在ios上通过一个预先训练好的模型运行一个样本。session->Run()接受我理解的张量作为输入。我已经初始化了一个张量，但是我如何设置它的值呢？我没有太多使用C++的经验。
我已经成功地创建了一个测试模型，它接受形状为{1，1，10}的3维张量。
我从Tensorflow的简单示例中提取了以下代码行来创建输入张量。
tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1,1,10}));
从这里开始，我不知道如何设置input_tensor的数据。我想将张量设置为{.
浏览 7提问于2016-08-10得票数 5
当前的分布式Tensorflow的体系结构是基于“类似参数服务器”的框架。使用tf.device(tf.train.replica_device_setter())，所有张量“变量”都被放在“参数服务器”("PS")上，而其他张量操作被分配给“工作者”。据我所知，"worker“和"PS”之间会有很多通信开销。原因是每个工人没有存储在"PS“中的那些”变量“的本地副本，这实际上在训练期间引入了更多的通信，以从"PS”检索变量，计算中间结果并将它们发送回"PS“以更新这些张量”变量“。
现在，如果我们不遵循规则，我们将采用"Dist
浏览 0提问于2017-10-07得票数 0
我正面临着tensorFlow的麻烦。执行下列代码
import tensorflow as tf
import input_data
learning_rate = 0.01
training_epochs = 25
batch_size = 100
display_step = 1
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# tensorflow graph input
X = tf.placeholder('float', [None, 784]) # mnist
浏览 6提问于2017-01-17得票数 35
在tensorflow中，我有一个形状为2,3,3,1的张量，现在我想将张量复制到2,3,3,3形状的张量，如何做到呢？
浏览 0提问于2019-02-27得票数 1
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在Tensorflow 2.0中，我们看到的主要“张量”实际上是EagerTensors (更准确地说是tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor)：
x = [[2.]]
m = tf.matmul(x, x)
type(m)
# returns tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor
但是，在某些情况下，我们有符号Tensor对象(tensorflow.python.framework.ops.Tensor)，就像TF1.X中的那样。
例如在角星中：
from tensorflow.keras.mo
浏览 0提问于2019-08-26得票数 11
我使用Tensorflow的image.convert_image_dtype 将dtype uint16的png转换为float32。
使用Tensorflow 1.12.0。
根据文档:使用浮点值表示的图像的值应该在[0，1]范围内。存储在整数数据类型中的图像数据的取值范围为0，MAX，其中MAX是数据类型的最大正可表示数。此op在数据类型之间进行转换，在转换__之前适当地缩放值。
这将使我的值在[0，1]中进行浮点转换，但是当计算新的float32张量时，我的白色像素接近65535 -- uint16的最大值。它似乎没有发生任何类型的向上或向下缩放。
我做错手术了吗？我应该把元素除以65
浏览 1提问于2019-03-03得票数 1
如何在tensorflow中获得协方差矩阵？就像numpy中的numpy.cov()。 例如，我想得到张量A的协方差矩阵，现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov？ 它不同于问题how to compute covariance in tensorflow，他们的问题是计算两个向量的协方差，而我的问题是使用tensorflow API有效地计算矩阵( 2D张量)的协方差矩阵
浏览 134提问于2017-12-08得票数 7
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1回答
我需要使用基本张量流操作编写tf.gather的自定义实现。我不能使用tensorflow 2.2.0提供的标准tf.gather实现，也不能升级我的tensorflow版本。因为我的模型需要转换为.tflite，所以实现必须以图形模式工作。
我可以使用的一些基本的tensorflow操作是: add、concat、填充、mul、split、strided_slice、sub和unpack。
谢谢!
浏览 8提问于2022-10-09得票数 0
2回答
我使用Tensorflow和python2.7。
我有一个二进制的1-D张量如下：
a = [ 1 , 0, 1, 0, 1]
我要用相关指数计算张量各元素的比率之和。
例如，我需要计算：
[ 1/1 + 0/2 + 1/3 + 0/4 + 0/5 ]
有Tensorflow函数吗？
浏览 4提问于2017-04-09得票数 1
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输入张量rnn_pv为(?, 48, 1)形状。我想缩放这个张量中的每个元素，所以我尝试使用Lambda层，如下所示：
rnn_pv_scale = Lambda(lambda x: 1 if x >=1000 else x/1000.0 )(rnn_pv)
但它带来了一个错误：
TypeError: Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed. Use `if t is not None:` instead of `if t:` to test if a tensor is defined, and use TensorF
浏览 0提问于2018-11-06得票数 3
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1回答
我使用下面的链接来安装张量流对接器映像，在最后一步中，当我运行sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter时，我得到以下错误消息：sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
如果有人有类似的问题，请告诉我。我正在使用一个架构的Google平台: x86_64和Ubuntu16.04
有人有更简单的资源来安装它吗？
谢谢你的帮助！
浏览 2提问于2018-12-14得票数 1
设一个张量是a = [0,0,0,0,0,0,0,0]，另一个张量是b = [1,3,0,5]，这里我要一个tensorflow运算把1放在张量a中，取张量b的位置值。因此输出张量将是，[1,1,0,1,0,1,0,0]。如何解决这个问题？
浏览 0提问于2018-09-03得票数 2
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我想知道如何使用tensorflow Variabe对象使用C++ API获取数据。例如，对于具有引用obj的纯张量对象，执行obj->flat<Type>().data()将返回所有张量数据。是否有类似的方法从变量对象中提取数据？
浏览 9提问于2019-11-05得票数 0
我正在tensorflow c++中加载.pb文件。现在我需要用我的数据填充输入张量，并获得输出张量。
为了填充数据，我使用了以下代码：
tensorflow::Tensor points_tensor{tensorflow::DataType::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({number_of_points,4})};
auto pointsMapped = points_tensor.tensor<float, 2>();
for(int i=0; i<number_of_points; i++){
浏览 1提问于2021-02-20得票数 0
例如，我有一个张量形状是128,128,3，它的范围是随机的，然后我想将这个张量中的所有数字缩放到0,255，我应该使用tensorflow中的哪个函数来执行此操作？谢谢
浏览 3提问于2016-12-31得票数 0
我有形状的张量A (2，4，2)，形状的张量B (4，4)，所有的值都是int。A中的条目从0到3。
我想要创建一个形状的张量C(2，4，2)。
for循环代码类似于：
for i in range(2):
for j in range(2):
for k in range(4):
C[i][k][j] = B[k][A[i][k][j]]
我如何在tensorflow中创建这样的张量C？
谢谢。
浏览 3提问于2018-10-08得票数 2
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1回答
这样做很好：
import TensorFlow
var t = Tensor<Float>([[1, 0], [0, 1]])
但是，下面给出了一个错误
import TensorFlow
var a = [[1, 0], [0, 1]]
var t = Tensor<Float>(a)
error: expression type 'Tensor<Float>' is ambiguous without more context
var t = Tensor<Float>(a)
^~~~~~~~~~~~~~~~
浏览 5提问于2019-12-28得票数 3
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我想把几个tensorflow：：张量串联在一起，只使用会话一次，我有一个过程，为每个图像检索一个张量，用这个代码建议填充数据。
但是我遇到了试图合并所有这些张量的问题，函数concat的文档还不清楚如何实现它，此时我的代码如下所示：
std::vector<tensorflow::Tensor> inputTensorVector;
for(cv::Mat image: images){
inputTensorVector.push_back(create_vector(image));
}
tensorflow::Tensor input(tensorflow::DT
浏览 1提问于2019-08-05得票数 2
有没有办法在Tensorflow中找到二维张量中的最高k值？
我可以用tf.nn.top_k做一维张量，但它不能用二维张量。我有一个尺寸未知的二维张量，有没有办法找出k值及其指数？
非常感谢。
浏览 0提问于2018-06-11得票数 3
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1回答
如何在中创建用于采样的自定义层？
、、、、
我正在Keras构建一个带有Tensorflow后端的CNN，我想介绍一个应该执行以下操作的自定义层：
输出与输入张量相同形状和类型的张量。
输出是由输入张量的几个样本组成的，比如说25%。输出张量的其余部分应该是零。
样本必须随机抽取，，使最高值像素被采样的概率更高的。换句话说，概率分布应该是输入张量本身(归一化)。
现在，我已经成功地构建了一个模型，在这个模型中，我选择了输入张量的前25%像素，并创建了一个只有它们大小相同的输出张量。但这不是随机抽样。
理想情况下，我希望使用tensorflow等效的：np.random.choice(input_tensor, num
浏览 1提问于2019-03-07得票数 2
我知道可以在vanilla JS中实现缩放函数，但如果我有这样的张量：
a = tf.tensor([[1,2],[3,4]])
a.print();
/*
Tensor
[[1, 2],
[3, 4]]
*/
Tensorflow.js有没有一种原生的方法来扩展张量，而无需首先将其转换为普通的JS数据结构？例如，如果我在所有维度上将上述张量放大2，我会得到以下结果：
Tensor
[[1, 1, 2, 2],
[1, 1, 2, 2],
[3, 3, 4, 4],
[3, 3, 4, 4]]
如何在不首先将Tensorflow.js张量
浏览 27提问于2021-03-03得票数 1
我有一个大小为None的张量T，我想沿着第二维对它进行切片，得到一个大小为None的张量。在numpy中，这应该是T:，DIMENSION，有没有使用tensorflow命令的快速方法？
浏览 10提问于2019-03-15得票数 0
我想在tensorflow中创建一个旋转矩阵，其中的所有部分都是张量。
我所拥有的：
def rotate(tf, points, theta):
rotation_matrix = [[tf.cos(theta), -tf.sin(theta)],
[tf.sin(theta), tf.cos(theta)]]
return tf.matmul(points, rotation_matrix)
但这说明rotation_matrix是张量的列表，而不是张量本身。theta也是在运行时传入的张量对象。
浏览 0提问于2016-05-05得票数 9
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首先，我不确定我的计算机(Macbook)是否能够在GPU上运行张量流。我检查了系统/硬件/图形显示设置。您可以在下面找到相关的信息。
图形: Intel Iris Pro 1536 MB
那么，用这种计算机图形功能在GPU上运行张量流可以吗？
第二个问题，我正在使用conda环境安装张量流。在tensorflow安装页面上，我只能找到cpu的package。如何安装张量gpu软件包？
浏览 8提问于2017-09-09得票数 1
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我使用一个基于tensorflow 1.6的教程编写了一段代码，该教程使用了'contrib‘，这与我当前的tensorflow版本(2.1.0)不兼容。
我一直无法运行升级脚本，并且降级我的tf版本会导致另一系列问题。
我还尝试在张量流2中使用其他模块，例如tensorflow-addons和禁用版本2行为。
该怎么办？？
浏览 3提问于2020-06-12得票数 0
我正在和Tensorflow_TTS一起工作。我正在使用快速语音和梅尔根生成音频。现在这个音频是一个热切的张量，更准确地说是：<class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>。我想在脚本中播放这个音频张量，而不是将其转换为音频文件，然后再播放它。有没有办法做到这一点？
浏览 0提问于2020-10-25得票数 0
这是一个非常基本的张量板标量日志：
import numpy as np
import tensorflow as tf
a = np.arange(10)
x = tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.float32)
x_summ = tf.summary.scalar("X", x)
writer = tf.summary.FileWriter('/tmp/logdir')
writer.add_summary(x_summ)
但是，我在add_summary中得到了summary.value中值的一个错误：
Attribute
浏览 1提问于2018-08-10得票数 3
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我有两个张量，第4级的a和第1级的b，我想通过“收缩”离开的最后一个轴来生成3级的aprime，用它对b的点积代替它。在numpy中，这和np.tensordot(a, b, 1)一样简单。但是，我无法在Tensorflow中找到这样的方法。
如何将张量的最后一个轴替换为等于该轴的点积与另一个张量(当然，形状相同)的值？
更新
我在维基百科上看到，这被称为“张量内积”，也就是张量收缩。这似乎是一个常见的操作，我很惊讶在Tensorflow中没有明确的支持。
我相信，通过tf.einsum，这是可能的；然而，我还没有找到一种通用的方法来实现这一点，而这种方法适用于任何级别的张量(这可能是
浏览 5提问于2016-10-05得票数 0
2回答
我有一个tensorflow::Tensor batch在C++和形状。
，我想得到另一个张量，它只有第一个图像，因此，我会得到一个形状为1,720,1280，3的张量。
tensorflow::Tensor first = batch[0]
实现这一目标的最有效方法是什么？
我知道如何在python中这样做，但是C++的api和文档不如python的好。
浏览 1提问于2018-04-17得票数 2
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我想在Tensorflow中使用一个预先训练过的Pytorch模型，并且我需要将tensorflow张量转换为pytorch张量。但是，我不想将Py手电筒张量转换为numpy数组，并将其转换为tensorflow张量，因为我得到的错误是“您必须为占位符张量提供一个值”。当我制作图形时，我需要这个转换，这样tensorflow张量就没有价值了，并且不能转换为numpy！有什么解决办法吗？
浏览 5提问于2021-01-24得票数 2
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请澄清Tensorflow中的广播是否会在广播时分配一个新的内存缓冲区。
在Tensorflow文档中，有一句话说(强调后加)：
在大多数情况下，广播既节省时间又节省空间，因为广播操作从未实现内存中扩展的张量。
然而，在另一句话中，它说：
例如，与数学运算不同的是，broadcast_to在节省内存方面没有什么特别之处。在这里，，你是在实现张量。
print(tf.broadcast_to(tf.constant([1, 2, 3]), [3, 3]))
说这是一个广播操作。
广播数组以获得兼容的形状。
然后根据上面的“广播操作永远不会实现内存中的扩展张量”语句，它应该
浏览 2提问于2021-04-07得票数 1
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1回答
在某些情况下，tensorflow似乎能够在图形创建时检查张量的值，而在其他情况下，这是失败的。
>>> shape = [constant([2])[0], 3]
>>> reshape([1,2,3,4,5,6], shape)
<tf.Tensor 'Reshape_13:0' shape=(2, 3) dtype=int32>
>>> zeros(shape)
<tf.Tensor 'zeros_2:0' shape=(?, 3) dtype=float32>
在上面的示例中，
浏览 0提问于2018-03-01得票数 4
回答已采纳
我有一个.pb模型文件，我可以通过get_tensor_by_name获得输入张量和输出张量，然后使用输入和输出张量创建一个保存的模型，然后可以在tensorflow模型服务器中提供该模型。但是目前，输入张量是3D数组格式的图像，我想再添加一层来解码jpeg编码的字符串，并将结果输入到当前的输入张量中，有什么建议吗？
浏览 1提问于2017-12-21得票数 0
我有一个Tensorflow 2.0 tf.keras.Sequential模型。现在，我的技术规范规定使用Levenberg-Marquardt优化器来适应这个模型。Tensorflow 2.0并不提供它作为一个现成的优化器，但它可以在模块中使用。
tfg.math.optimizer.levenberg_marquardt.minimize函数接受residuals (残差是返回张量的callable )和variables (对应于模型权重的张量列表)作为参数。
将我的模型转换为残差和变量的最佳方法是什么？
如果我正确理解minimize函数的工作原理，我必须提供两个残差。第一个残差必须
浏览 5提问于2019-10-25得票数 6
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从打印输出来看，它是功能。但根据
操作是TensorFlow图中的一个节点，它以零或多个张量对象作为输入，并生成零或多个张量对象作为输出。类型操作的对象是通过调用Python构造函数(例如tf.matmul)或tf.Graph.create_op来创建的。
它是一个构造函数。所以我认为这是一个类名。但是，打印tf.matmul的返回值表明它是张量，而不是“类型操作的对象”。类张量是从类操作继承来的吗？我试图在tensorflow源代码中找到tf.matmul的定义，但没有得到它。
浏览 17提问于2019-11-15得票数 1
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看看，我看到了如何在TensorFlow中将二维张量压平为一维张量，但是如何将4D张量压平到具有TensorFlow函数的三维张量呢？
例如：
import tensorflow as tf
X = tf.random_normal([n, h, w, c], mean=1, stddev=4)
Y = ???
浏览 2提问于2017-11-27得票数 2
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我试图使用Keras在GPU上训练一个神经网络，并得到一个“资源耗尽:分配张量时的OOM”错误。它试图分配的特定张量不是很大，所以我假设以前的张量消耗了几乎所有的VRAM。错误消息附带了一个提示，提示如下：
提示:如果您希望在OOM发生时看到分配的张量列表，请将report_tensor_allocations_upon_oom添加到RunOptions中以获取当前分配信息。
听起来不错，但我该怎么做呢？RunOptions似乎是一个Tensorflow的东西，我能为它找到的一些文档将它与“会话”联系在一起。我使用的是Keras，所以Tensorflow隐藏在抽象层下，会话隐藏在抽象层
浏览 2提问于2018-04-05得票数 28
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1回答
我使用TFLite .a static lib在安卓上集成了TFLite。TFLite支持TfLiteTensor类，不支持张量类。如何在类似tensorflow张量操作的tensorflow lite上使用张量？例如，张量升维、降维和张量切片。谢谢!
浏览 11提问于2021-02-17得票数 0
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