如何将G_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(z, G_W1) + G_b1)更改为“泄漏关系”?我试过用max(value, 0,01*value)循环张量,但是我得到了TypeError: Using a tf.Tensor as a Python bool is not allowed.
我还试图在Tensorflow github上的relu上找到源代码,这样我就可以将其修改为leaky,但我找不到它。
假设我有一个theano函数:
def my_fun(x, y):
# Create output array for example sake
z = np.asarray(
shape=(x.shape[0], y.shape[1]),
dtype=theano.config.floatX
)
z = x + y
# this is wrong, how should I convert this to a theano
# tensor?
return z
x = theano.tensor.dmatrix("x")
y
我有一个简单的查询,从一个表,带来了出售的项目。
我有一个名为ITEM的字段。它的输出要么是: TV,收音机,要么是NULL。
在SSRS中,我制作了一个汇总表,给出了这一领域的所有内容的汇总,例如:
电视-1
无线电-1
等
我在SSRS中设置了一个参数查询:
Select distinct
isnull (a.ITEM,'NULL') AS 'ITEM'
from SALES AS A
我在我的主要剧本中提到了这一点:
and
ISNULL(a.ITEM, 'NULL') in (@ITEM)
但是,还有一个名为ITEM2的字段,我需要确保该
我有一个字符串张量对象,它是通过在图像张量tf.io.encode_jpeg上调用生成的。
如何将此字符串张量转换为PIL映像?
我试着打电话给Image.fromarray(encoded_tensor.numpy()),但这会返回AttributeError: 'bytes' object has no attribute '__array_interface__'。