嵌入TensorFlow函数式应用编程接口，具有200.000个不同的单词字典
嵌入TensorFlow函数式应用编程接口（API）是一种在机器学习领域中使用的方法，它允许开发者通过定义神经网络的计算图来构建和训练深度学习模型。TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，使得构建和训练复杂的神经网络变得更加容易。
具体来说，TensorFlow函数式API允许开发者以函数式的方式构建模型，通过定义层和连接它们的方式来创建计算图。这种方式使得模型的构建更加灵活，可以处理复杂的网络结构，如多输入、多输出和共享层。函数式API还提供了丰富的操作和层，可以满足各种不同的需求，如卷积、池化、批处理归一化等。
TensorFlow函数式API的优势在于其灵活性和可扩展性。通过使用函数式API，开发者可以轻松地构建各种类型的模型，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。此外，函数式API还支持模型的共享和重用，可以将一个模型作为另一个模型的一部分。
TensorFlow函数式API在许多领域都有广泛的应用。例如，在计算机视觉领域，可以使用函数式API构建用于图像分类、目标检测和图像生成的模型。在自然语言处理领域，可以使用函数式API构建用于文本分类、机器翻译和语言生成的模型。在推荐系统和时间序列预测等其他领域，也可以利用函数式API构建相应的模型。
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请注意，以上链接仅供参考，具体的选择应根据实际需求和项目要求来确定。
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1回答
我正在对多语言数据进行字级分类，我使用XLM，我知道XLM使用sentencepiece作为标记器，有时将单词标记为子单词。
例如，句子“欺骗主”被标记为de ception master，该词已被标记为两个子单词。
如何获得deception的嵌入。我可以取子词的平均值来获得单词的嵌入，就像一样。但是我必须用TensorFlow实现我的代码，而TensorFlow计算图不支持NumPy。
我可以将最终隐藏的嵌入存储在NumPy数组中，并将该数组作为模型的输入，但我希望对转换器进行微调。
如何从转换器给出的子词嵌入中获取单词嵌入
浏览 1提问于2021-03-26得票数 0
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我的目标是询问是否可以在Tensorflow word-rnn生成模型中使用预先训练过的GloVe向量，如果可以，那么如何实现？
我从中引用了这一点，我理解(我认为)应该将向量放在line 35-37 of model.py中的嵌入中。从代码中，我看到他使用的不是任何预先训练过的向量，而是输入文本中的单词。
我见过像这样的其他答案，但由于我对Tensorflow和Python还不熟悉，所以我并不完全理解如何将其应用到代码中。
GloVe生成两个文件，即：
词汇表文件，并计数所有单词的出现情况。
矢量文件例如also -0.5432 -0.3210 0.1234...n_dimensio
浏览 0提问于2017-01-05得票数 4
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据推测，Elmo是一个嵌入词。因此，如果输入是句子或单词序列，则输出应该是向量序列。显然，事实并非如此。
下面的代码使用了keras和tensorflow_hub。
a = ['aaa bbbb cccc uuuu vvvv wrwr', 'ddd ee fffff ppppp']
a = np.array(a, dtype=object)[:, np.newaxis]
#a.shape==(2,1)
input_text = layers.Input(shape=(1,), dtype="string")
embedding = ElmoEm
浏览 0提问于2018-12-16得票数 4
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我有一个文件夹，多个客户端上传多个PDF文件。其中一些使用嵌入式字体，有些则不使用。
我一直在做一个服务来优化这个文件夹中的PDF文件(就文件大小而言)。
每个用户都可能上传大约400个文件，重量在80K到10M之间，我的任务是优化所有文件，使其尽可能小，质量损失最小。
PDF库做得很好。我唯一的问题是，我不能从所有文件中删除所有嵌入式字体，因为其中一些文件可能使用这些字体，其结果将是一个我无法使用的文件。
所以我的问题是：
如何检测哪些文件使用和哪些文件不使用嵌入式字体？
优化使用嵌入式字体的文件时，如何只删除未使用的字体？
我想要实现的是从大多数文件中删除所有嵌入式字体，但
浏览 7提问于2017-08-13得票数 2
我很好奇，每当遇到预先训练的词汇表中未知的单词时，我如何添加一个正态随机化的300维向量(元素类型= tf.float32)。我正在使用预训练的GloVe单词嵌入，但在某些情况下，我意识到我遇到了未知词，我想为这个新发现的未知词创建一个正常随机的词向量。
问题是，在我当前的设置中，我使用根据已知的词汇表将单词转换为整数。这个函数可以创建新的令牌，并对一些预定义数量的词汇表外的单词进行散列，但是我的embed不会包含这个新的未知散列值的嵌入。我不确定是否可以简单地将随机嵌入附加到embed列表的末尾。
我也想以一种有效的方式来做这件事，所以预先构建的tensorflow函数或包含tensorfl
浏览 4提问于2017-07-15得票数 22
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Tensoflow ()易于使用，并且有大量的文章讨论如何使用嵌入(，)。然而，我想知道在Tensorflow或Py手电筒中非常“嵌入层”的实现。是word2vec吗？是弓吗？这是一个特殊的致密层吗？
浏览 5提问于2021-06-09得票数 7
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在我提出这个问题之前，让我先说明这个问题已经在许多文章中得到了回答，但我仍然很难理解word嵌入的基本格式。 让我们从“我喜欢狗”这句话开始。假设一个简单的散列方法，“我喜欢狗”可以用向量1，4，6表示，其中向量的元素对应于每个单词的散列(假设这些不是词汇表中的唯一单词)。据我所知，这个向量被馈送到一个嵌入层，该嵌入层在RNN的输入张量上添加了一个额外的嵌入维度(不必是普通的RNN)。 对于批中的单个条目，嵌入张量(假设嵌入维度为2)如下所示： [4.55，6.78，-> i 3.12，8.17，-> like 1.87，10.95] ->狗 这个张量的形状是(1，3，2)
浏览 14提问于2018-12-21得票数 2
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我想构建一个带有特殊单词嵌入的LSTM，但是我有一些关于这将如何工作的问题。
正如您可能知道的，一些LSTM操作字符，所以它是字符中，字符外。我也想这样做，通过对单词的抽象来学习一个健壮的嵌入在它们上的嵌套LSTM，以抵抗轻微的字符级错误。
因此，一个微小的LSTM会在一个单词的每一个字母上展开，然后这个单词就会被嵌入。然后，将句子中的每个嵌入单词作为输入输入到更高级别的LSTM，LSTM将在每个时间步骤中在一个单词级别上操作，而不是在字符上操作。
问题：-我再也找不到关于这个问题的研究论文了。如果你知道我说的话，我想在我想做的事情上加上一个名字。-是否已经存在一些TensorFlow开源代码
浏览 6提问于2016-06-18得票数 4
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1回答
我正在尝试理解如何使用Tensorflow2来训练没有预设标签的单词嵌入。
在Tensorflow2教程()中，它展示了如何使用带标签的预结构化数据集来训练单词嵌入。
imdb = keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(
num_words=vocab_size)
embedding_dim=16
model = keras.Sequential([
layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, in
浏览 9提问于2019-08-03得票数 0
1回答
当我在谷歌上搜索"how to make a dictionary“时，它给了我一个很好的解释"make”的方法，这非常有帮助。但是我需要其他的东西，所以我把这个问题放在这里。
我想做一个小项目。我想用java或android做一个字典。但我不知道该如何组织这些单词。我已经考虑过JSON文件，XML文件，或者我也可以简单地将所有单词作为ojbects输出到一个文件中。有没有人能给我点吃的？
浏览 1提问于2013-11-20得票数 0
3回答
让我解释一下：
我知道，in Java，您可以这样做：
int myMethod(Burnable obj){
/*do stuff that's only applicable if the argument implements the Burnable
*interface
*/
}
我最喜欢用编程，我也不确定是否也能用编程。
此外，我还想知道其他哪些可以合理地将语言作为主流语言来实现这一点，因为在我看来，这是将模块化构建到代码中的一种方法。
谢谢
浏览 1提问于2011-03-17得票数 1
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1回答
我对学习如何用c进行嵌入式系统编程很感兴趣。但是，我需要一些硬件。
我想知道有没有软件可以模拟控制板会做什么？
以下教程中列出了控制板
非常感谢您的建议
浏览 1提问于2010-07-05得票数 3
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因此，我使用来自TFHub的以下word2vec模型：
embed = hub.load("https://tfhub.dev/google/Wiki-words-250-with-normalization/2")
此对象的类型为：
tensorflow.python.saved_model.load.Loader._recreate_base_user_object.<locals>._UserObject
虽然我可以使用该模型嵌入文本列表，但我不清楚如何访问单词嵌入本身。
浏览 0提问于2020-06-11得票数 1
2回答
任务
给定一个字符串列表，其中可能包含一个或多个单词，我如何使用函数编程来创建一个词频字典？通过函数式编程，我明确地指的是map、filter或reduce的使用。此外，表理解也属于函数式编程的范畴。
代码
def count_individual_words(word_list):
word_count = {x: y.count(x) for y in word_list for x in y.split()}
return word_count
tweets = ["I am a cat", "cat", "Who is a g
浏览 3提问于2017-02-21得票数 0
3回答
每当我在Fortran中编程时，我都使用模块，我不需要担心编写接口。
现在我正在编写Fortran代码以便在R中使用，问题是子例程不能在模块中，所以我“必须”编写接口。如果我不写接口，一切都很好，但是聪明的互联网用户说我应该写接口。
有人能解释一下为什么吗？好处是什么？
浏览 3提问于2015-07-25得票数 2
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当从零开始训练CBOW词嵌入时，我对自然语言处理中传递给神经网络的输入感到困惑。我读了报纸，有些怀疑。
在一般的神经网络结构中，更清楚的是每一行都是作为具有d特征的神经网络的输入。例如，在下图中：
📷
X1, X2, X3是数据帧的一个输入或一行。在这里，有一个数据点是dimension 3，数据帧应该是这样的：
X1 X2 X3
1 2 3
4 5 6
7 8 9
我的理解对吗？
接下来是NLP，CBOW体系结构:让我们以一个例子来训练CBOW字嵌入：
Sentence1：“我喜欢自然加工领域。”
从上述句子创建培训数据，窗口size=1
Input
浏览 0提问于2020-11-07得票数 4
8回答
我正在寻找一种以编程方式访问iOS字典的方法。我需要的是从自定义应用程序中检索特定语言的单词列表。
有可能吗？是否有提供此(或类似)功能的API？
我已经检查了苹果的文档，但没有找到任何东西，useful...May有人给我指出了正确的方向吗？
浏览 2提问于2011-09-15得票数 33
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2回答
我是Go的新手，然后我通过例子研究了很多如何拥有一个带有静态函数/变量的静态类，比如C#。但是，我找不到任何可以很好地回答它的问题。也许这个问题看起来很愚蠢，但我既不喜欢不确定的时候，也不喜欢不完全理解一些东西的时候。
假设我们有这样的代码：
public class Program
{
public static string name = "Program tester.";
public enum Importance
{
None,
Trivial,
Regular,
Import
浏览 0提问于2016-05-29得票数 6
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1回答
在阅读Tensorflow关于单词嵌入的教程时，我发现了两个让我感到困惑的注释：
注意:在实验上，您可以使用更简单的模型生成更多可解释的嵌入。尝试删除密集(16)层，重新培训模型，并再次可视化嵌入。
还包括：
注意:通常，需要一个更大的数据集来训练更多可解释的单词嵌入。本教程使用小型IMDb数据集进行演示。
我不知道这两个音符中“更可解释”的确切含义，这与嵌入投影仪显示的结果有关吗？为什么在降低模型复杂度的同时，可解释性会增加呢？
非常感谢！
浏览 0提问于2023-02-25得票数 1
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这个Word2Vec的实现是 Word2Vec 的一个端口
这是论文“向量空间中单词表示的有效估计”的实现吗：？
Tensorflow Word2Vec确实参考了论文《向量空间中单词表示的有效估计》。
那么，Apache Spark和Tensorflow Word2Vec的实现之间有什么区别，应该在什么条件下使用它们？
浏览 1提问于2017-04-29得票数 1
1回答
我正在学习Tensorflow，并且在tensorflow中遇到了用于学习自己的单词嵌入的嵌入层。该层接受以下参数：
keras.layers.Embedding(input_dim,
output_dim,
embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
浏览 2提问于2020-05-05得票数 1
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在浏览TensorFlow 时，我很难理解教程中关于存储跳转图模型输入的占位符的解释。解释说：
跳过图模型有两个输入。一个是一批表示源上下文单词的整数，另一个是表示目标单词的整数.现在我们需要做的是查找分批中每个源单词的向量..。现在我们已经有了每个单词的嵌入，我们想尝试预测目标单词。
但是，由于我们使用的是跳过图模型(而不是CBOW)，难道我们不需要查找每个目标单词的单词向量，然后预测给定目标单词的上下文单词吗？
此外，我假设下面的代码首先声明目标单词(输入)的占位符，然后声明源上下文单词(我们的标签)的占位符。
train_inputs = tf.placeholder(tf.in
浏览 3提问于2017-08-27得票数 1
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5回答
我正在为实践做一个编程挑战，并且很难找到一个很好的数据结构/算法来实现一个解决方案。
背景：
如果您可以通过添加、删除或更改单个字母将一个单词改为另一个单词，请调用两个单词“相邻”。
“单词列表”是连续单词相邻的唯一单词的有序列表。
问题：
编写一个程序，以两个单词作为输入，遍历字典，并在它们之间创建一个单词列表。
示例：
hate → love: hate, have, hove, love
dogs → wolves: dogs, does, doles, soles, solves, wolves
man → woman: man, ran, roan, rom
浏览 2提问于2013-04-19得票数 14
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当您可以简单地使用数组数据类型时，使用嵌入式文档的优缺点是什么？两者对我来说似乎都很相似(我也无法通过谷歌搜索在网上找到任何信息)。请提供示例案例！
浏览 0提问于2012-09-20得票数 2
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我想用TensorFlow训练一个RNN语言模型。
我的训练数据是一个由5个记号组成的序列，用如下整数表示
x = [0, 1, 2, 3, 4]
我希望RNN的展开长度为4，训练批大小为2。(为了需要填充，我选择了这些值。)
每个令牌的嵌入长度为3，如下所示
0 -> [0, 0 ,0]
1 -> [10, 10, 10]
2 -> [20, 20, 20]
3 -> [30, 30, 30]
4 -> [40, 40, 40]
我应该把什么作为参数传递给tf.nn.dynamic_rnn
这主要是的一个转贴。对此给予了有益的回答。然而，他稍微误解了
浏览 0提问于2016-07-21得票数 0
1回答
我有点困惑于如何正确使用Keras中的嵌入层来实现seq2seq (我想在Keras中重建TensorFlow se2seq机器翻译教程 )。我的问题如下：
我理解嵌入层将句子中的单词值转换为固定维长的表示。但我观察到嵌入层有两种不同的用法:一方面(如关于Keras博客的本教程)通过weights参数利用外部预训练的word2vec向量：
from keras.layers import Embedding
embedding_layer = Embedding(len(word_index) + 1,
EMBEDDING_DIM,
weights=[embedding_matrix
浏览 0提问于2017-03-13得票数 7
2回答
我试图理解深层次学习模式的嵌入概念。
我理解如何使用word2vec可以解决使用单一热向量的局限性。
然而，最近我看到了大量的博客文章，上面写着ELMo、BERT等关于上下文嵌入的文章。
单词嵌入与上下文嵌入有什么不同？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 12
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我是tensorflow的新手，为了更好地理解tensorflow，我试着看看tensorflow的不同例子。
现在，我在许多tensorflow示例中看到了这一行，但没有提到用于获取嵌入词的任何具体嵌入算法。
embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform((vocab_size, embed_dim), -1, 1))
embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, input_data)
下面是一些示例：
我知道第一行将通过随机分布初始化单词的嵌入，但是嵌入向量是否会在模型中得到进一步的训练，
浏览 1提问于2018-09-21得票数 1
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Tensorflow覆盖Tensor类、等的多个运算符。
但是，__eq__ 的实现
ops.Tensor._override_operator("__lt__", gen_math_ops.less)
ops.Tensor._override_operator("__le__", gen_math_ops.less_equal)
ops.Tensor._override_operator("__gt__", gen_math_ops.greater)
ops.Tensor._override_operator("__ge__",
浏览 3提问于2017-10-17得票数 2
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1回答
让我们以一个带一个隐层的全连通神经网络为例。输入层由5单元组成，每个单元与所有隐神经元相连。共有、10条隐神经元、。
像Theano和Tensorflow这样的库允许多维输入/输出形状。例如，我们可以使用5个单词的句子，其中每个单词用一个300 d向量表示。
这种输入是如何映射到所描述的神经网络上的？我不明白(0，5,300)的外型是什么意思(只是一个例子)。在我的想象中，我们只是有一群神经元，其中一个数字流动。
当输出形状为(0，5,300)时，对应的网络中有多少神经元？我如何将这些词与我的神经网络连接起来？
浏览 3提问于2017-05-08得票数 12
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这两个结构有什么区别，除了它们不被认为是等价的？
package main
import "fmt"
func main() {
a := struct{int}{1}
b := struct{int int}{1}
fmt.Println(a,b)
a.int=2
b.int=a.int
fmt.Println(a,b)
//a = b
}
它们看起来是一样的：
$ go run a.go
{1} {1}
{2} {2}
但如果你取消对a = b的注释，它会说：
$ go run a.go
# command-lin
浏览 3提问于2014-08-27得票数 5
我想知道有没有办法通过编程找到在youtube嵌入式播放器上添加的全屏按钮，这样我就可以在它的touchupInsideEvent上调用一个动作。
请帮帮忙。提前谢谢。披肩
浏览 0提问于2010-12-08得票数 2
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8回答
我对适合嵌入式编程的编程语言很感兴趣。特别是：
在C++中编写嵌入式系统是可能的吗？或者使用纯C更好？或者，只有当语言的某些特性(例如，C++、异常和模板)被排除在外时，它才是OK的？
这个领域的Java又如何呢？
谢谢。
浏览 4提问于2010-05-18得票数 17
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我目前正在测试与TensorFlow Lite转换的CNN推理的延迟时间。我正在测试两个具有相同架构的CNN(我正在用Windows操作系统在我的笔记本上测试它们)：
第一个模型:使用TensorFlow优化的TFLite模型及其权重量化(使用Python进行转换，用tensorflow.lite.Optimize.DEFAULT量化)。是。
第二个模型:使用TensorFlow优化的TFLite模型及其权重和激活，对进行量化(使用Python进行转换，用tensorflow.lite.Optimize.DEFAULT +进行量化，给出一个有代表性的数据集)。是。
实际
浏览 2提问于2021-02-04得票数 0
因此，我开始对函数式编程与命令式编程的区别有所了解。因此，就像任何一个优秀的改革者一样，我正在用Haskell锤子观察事物，并试图想象如何将我的嵌入式编程工作塑造成适合该工具的钉子。
这让我开始思考这个问题。从函数式编程的角度来看，嵌入式环境是通用计算的特例，还是它只是通用计算的另一种形式？挑战都在IO中吗？我的嵌入式工作通常需要大约90 - 95%的外围IO工作，最后一点东西是什么算法工作，我可以适应它，并仍然及时返回到我的IO。这样的工作会使函数式程序不适合我的需求吗？
最后，如果您对嵌入式Haskell项目有任何建议，将不胜感激。谢谢。
浏览 1提问于2010-12-12得票数 16
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我正在用CNN实现一个文本分类器，类似于使用Tensorflow的。Tensorflow提供了tf.nn.embedding_lookup_sparse，它允许您以稀疏张量的形式提供单词ID。这是很好的，特别是对于启用可变长度序列。但是，该函数在查找后需要一个“组合”步骤，例如“平均”或“和”。这迫使它回到致密张量空间。我不想做任何组合。我想把我的向量保持在稀疏表示中，这样以后我就可以做其他的卷积了。这在TF中有可能吗？
编辑:我想避免在嵌入查找之前填充输入。这是因为Tensorflow的嵌入查找为pad值生成向量，并且它是试图用零掩蔽它的一个传说。
浏览 2提问于2018-11-07得票数 2
我假装使用Tensorflow (通过Python)来实现一个小系统，它必须从给定的文本(1-20个单词)返回语言。
我知道多层感知器对分类问题很有帮助，我认为这是一个很好的网络拓扑。
我必须决定每一层中有多少层和多少个节点，但我不知道我的网络应该有多少个输入。
有人能帮我解决这种问题的网络输入吗？
浏览 2提问于2017-04-04得票数 0
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自从我开始潜藏在堆栈溢出上之后，我就不断地遇到一些编程概念，比如抽象类、虚拟函数、契约、接口等等，这些概念来自于关于其他语言(如C++、Java和C# )的问题。
据我所知，这些东西大多与面向对象编程有关，但在Python教程中通常没有提到，因为Python使用鸭子类型和魔术相结合的方法使这些概念变得多余。
尽管如此，我还是想知道它们是什么。
什么是抽象类、虚拟函数、契约、接口等等(从Python的角度解释？)对于Python通常不使用或不要求您了解的其他编程/OOP概念，我应该知道哪些？
浏览 0提问于2012-01-21得票数 5
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1回答
来自Keras的文档：
主输入将接收标题，作为整数序列(每个整数编码一个单词)。整数将在1到10,000之间(词汇量为10,000字)，序列将为100字长。
在这里，编码单词的方法似乎只是在构造的词汇表中使用word的索引来表示单词。如果训练数据中有'n‘字，那么整数i到向量化将从0，n-1。
但在科学学习的CountVectorizer中：
--这个实现使用scipy.sparse.csr_matrix生成计数的稀疏表示。
这两种词向量化方法之间有什么联系吗？计数向量表示是否比基于索引的矢量化更有效？CountVectorizer考虑到单词的频率。
浏览 2提问于2019-10-21得票数 0
1回答
我是深度学习的新手，正在尝试使用Keras在R中构建一个模型。我有20,000个32x32x3图像存储在一个数组中，用于我运行的模型training.When：
model = keras_model_sequential()
model %>% layer_input(shape = c(32,32,3))
我得到以下错误：
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'Sequen
浏览 6提问于2017-06-29得票数 2
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在用于Go的aws-sdk-v2库中，我们有以下接口定义：
type Retryer interface {
GetInitialToken() (releaseToken func(error) error)
}
type RetryerV2 interface {
Retryer
GetInitialToken() (releaseToken func(error) error)
}
(代码在这里：)
这会导致编译错误：
aws/retryer.go:81: GetInitialToken redeclared (compile)
这段代码对不对？是否
浏览 3提问于2022-02-28得票数 2
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我试图理解这个Tensorflow代码，它是word2vec跳过图模型实现的一部分。
具体来说，我试图了解sampled_softmax_loss如何知道要从softmax_weights矩阵中使用哪个嵌入。
with graph.as_default(), tf.device('/cpu:0'):
# Input data.
train_dataset = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size])
train_labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size,
浏览 0提问于2018-05-28得票数 0
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我只是想知道tensorflow的会话运行接口是否是可重入的，因为在我的例子中，多个线程可以访问同一个会话。顺便说一句，我使用tensorflow的c++应用程序接口。
浏览 3提问于2018-05-08得票数 0
1回答
keras理解字嵌入层
、、、
在中，我得到了以下代码：
from numpy import array
from keras.preprocessing.text import one_hot
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from keras.layers.embeddings import Embedding
# define document
浏览 1提问于2019-02-22得票数 3
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我想从raspberry pi的嵌入式系统编程开始。我只是想建立基本的电气控制系统，例如控制伺服电机等。我环顾了一下，因为我主要是做高级编程，我认为Java ME将是最好的选择-不幸的是Java ME 3.3只在Windows上可用，而我目前正在OS X上工作。
我的问题是，什么是Java ME的好替代方案？对于Java ME，我指的不仅仅是API，还有测试/仿真选项。我猜这将是C/C++中的一些东西，这不是问题(尽管我不熟悉这些语言)，但我不知道从哪里开始。你有什么好的建议吗？
浏览 2提问于2013-05-20得票数 1
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在我的训练、验证和推理阶段，我想使用TensorFlow变换将标记转换成字向量。
我遵循这个并实现了从令牌到向量的初始转换。转换按预期工作，我为每个令牌获取EMB_DIM向量。
import numpy as np
import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
EMB_DIM = 10
def load_pretrained_glove():
tokens = ["a", "cat", "plays", "piano"]
return tokens, np.r
浏览 0提问于2018-07-31得票数 13
2回答
我对c++非常陌生，困惑于模块化编程和面向函数编程的区别是什么？.I从来没有做过模块化编程，所以我只知道模块包含functions.So，顺序编程(面向功能的语言)和模块化编程之间的区别是什么?谢谢。
编辑:我读到C++的OOP.It开始了类似于什么是非结构化编程的东西，比模块化编程和OOP给出了关于结构化编程的基本概念。
浏览 5提问于2011-01-22得票数 7
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我想使用Tensorflow Dataset api通过tensorflow Hub初始化我的数据集。我想使用dataset.map函数将我的文本数据转换为嵌入数据。我的Tensorflow版本是1.14。
由于我使用了elmo v2模块，它将一串句子数组转换为它们的单词嵌入，所以我使用了以下代码：
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
...
sentences_array = load_sentences()
#Sentence_array=["I love Python", "python is
浏览 23提问于2019-07-05得票数 3
回答已采纳
3回答
可以转换类型参数吗？
、、、
根据隐式转换逻辑，该隐式转换逻辑能够实现如下内容：
string str = "something";
Object o = str ;
我原以为可以为Dictionary<string, Object>分配一个Dictionary<string, string>，但事实并非如此。
是否可以显式地将字符串值转换为Object，而不必遍历keyValuePair-items？
EDIT1:使用转换和转换替换了所有装箱/取消装箱的单词，因为注释和答案提到这不是问题。
谢谢大家
浏览 5提问于2012-01-26得票数 1
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这里有一个Tensorflow LSTM示例：
我想知道嵌入这个词是从哪里来的。
看，这是这段代码：
with tf.device("/cpu:0"):
embedding = tf.get_variable(
"embedding", [vocab_size, size], dtype=data_type())
inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_.input_data)
我知道embedding变量应该包含什么(就像在本例中解释的那样：。但必须有一些魔法才能完成工
浏览 3提问于2017-05-13得票数 0
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