有效创建tensorflow节点的向量
创建 TensorFlow 节点的向量是指在 TensorFlow 中使用张量（Tensor）来表示向量。张量是 TensorFlow 中最基本的数据结构，可以看作是多维数组或矩阵的推广。
在 TensorFlow 中，可以使用 tf.constant() 函数来创建一个张量，表示一个向量。例如，可以使用以下代码创建一个包含 5 个元素的向量：
import tensorflow as tf
vector = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])上述代码创建了一个名为 vector 的张量，它表示一个包含 1、2、3、4、5 这 5 个元素的向量。这个向量是不可变的，即不能修改其中的元素值。
TensorFlow 中的向量可以进行各种数学运算和操作，例如加法、减法、乘法、除法、矩阵乘法等。可以使用 TensorFlow 提供的各种函数和操作符来实现这些操作。
TensorFlow 还提供了丰富的机器学习和深度学习的功能，其中包括了对向量进行各种神经网络的训练和推断。可以使用 TensorFlow 的高级 API（如 Keras）来构建和训练神经网络模型。
在云计算领域中，使用 TensorFlow 可以在云端进行大规模的机器学习和深度学习任务。腾讯云提供了 TensorFlow 相关的云服务，例如腾讯云 AI 引擎（https://cloud.tencent.com/product/aiengine）和腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tfml）等，可以帮助用户在云端高效地进行 TensorFlow 相关的开发和部署。
总结起来，有效创建 TensorFlow 节点的向量是通过使用 TensorFlow 的张量来表示向量，并利用 TensorFlow 提供的函数和操作符进行各种数学运算和机器学习任务。腾讯云提供了相关的云服务来支持 TensorFlow 的开发和部署。
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我在学习机器学习和tensorflow。但是我有一个问题，我看到了Tensorflow默认使用多个线程的文档。所以我试着用日志来检验这个问题。
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
x = tf.constant(2)
y2 = x - 66
y1 = x + 300
y = y1 + y2
result = sess.run(y)
print(result)
这样我就能得到下面的结果。
Const: /job:localhost/ tensorflow/core/co
浏览 0提问于2017-02-06得票数 2
一般来说，我对tensorflow.js和机器学习都是很陌生的。我试图在kaggle上为泰坦尼克型数据集建立一个基本的tf.js模型，我走得很远，但在尝试训练我的模型时遇到了一个错误。下面是我的代码： function convertToTensor(data, ify) {
return tf.tidy(() => {
tf.util.shuffle(data);
const pc = data.map(d => Number(d.pc))
const sex = data.map(d => d.sex)
const age = dat
浏览 25提问于2020-12-20得票数 1
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目前，我刚开始为我的树创建节点。我的想法是简单地创建这样的东西：
class Node
{
private:
int key_;
std::vector< Node * > child_;
public:
Node(int key)
: key_(key), child_()
{
}
Node * get_child(int key) const
{
return child_[key];
}
};
没什么特别的，对吧？
在主文件中，我调用所有的头文件，并初始化了整个过程，如下所示
Node child(0
浏览 3提问于2020-03-17得票数 0
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1回答
我正在开发一个小的解析器，它接受一个S表达式并将它转换成一个树数据结构。因为树木在锈蚀中不那么容易做双向的，所以我只想让它是单向的(每个节点只知道它是子节点，而不是它的父母)。为了仍然能够访问过去创建的节点，我希望将所有节点存储在向量中，并保留一个索引来告诉我哪个节点在哪里。例如，一个节点将有一个字段parent_index，在向量中包含它的父节点的索引，而不需要直接引用它。
因此，当我迭代作为我的s-表达式的字符串时，我正在创建新的节点，并希望将它们推入向量，并分配子关系。
为了澄清，S表达式可以是这个(w1 (w2 t1) (w3 t2))或类似于这个(S (F (FIRSTWORD Th
浏览 4提问于2022-04-13得票数 1
1回答
用于手写文本识别的模型
、、、
我一直在尝试创建一个模型，它可以在给定图像的情况下读取其中的文本。我试图通过实现cnn、rnn和ctc来做到这一点。我正在和TensorFlow和Keras一起做这件事。有几件事让我感到困惑。为了读取个位数，我理解模型中的最后一层应该有9个节点，因为这些都是选项。然而，对于阅读单词，不是有无限多个选项，那么我的最后一层应该有多少个节点。此外，我对如何将ctc添加到我的Keras模型中感到困惑。它是作为损失函数吗？
浏览 0提问于2020-06-27得票数 1
1回答
我正在通过tensorflow执行对象检测，并且我面临着目标检测不太准确的问题。我使用的架构是faster_rcnn_resnet_101。
具体来说，我想提出的问题如下：
我正在尝试检测框，但我所附的图像检测到平板电脑为盒子，但有一个非常高的置信度水平(99%)。我想知道信心水平是在哪里定义和打印的，因为我真的很好奇为什么平板电脑有如此高的置信度，就像一个盒子一样。我输入的所有训练数据都是像我发现的那样的盒子。
有人能帮我找出Tensorflow对象检测API中定义的置信度在哪里吗？还是带我去解决这个问题？
浏览 0提问于2019-04-23得票数 2
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1回答
我尝试用tf_agents在Tensorflow中创建一个强化学习环境。可以动态地改变观测阵列的大小吗？
例如，我希望代理能够在加权图中找到最小路径，所以每一集我都会创建一个随机图。代理的每一步都位于一个顶点上，并且观察阵列包含输出的边缘权重。有时有1，但有时更多，因此大小不是恒定的。我在环境的init函数中定义了这样的观察，其中n是从起始顶点发出的边数：
self._observation_spec = array_spec.BoundedArraySpec(shape=(1,n), dtype=np.int32, minimum=0, name='observation')
浏览 2提问于2020-11-06得票数 1
我被tensorflow r1.0中的注意力解码器实现搞糊涂了。可以在这里找到原始代码：。
下面是我感到困惑的代码部分：
def decoder_fn(time, cell_state, cell_input, cell_output, context_state):
if cell_state is None: # first call, return encoder_state
cell_state = encoder_state
# init attention
attention = _init_attention(encod
浏览 2提问于2017-04-06得票数 0
我正在使用LSTM训练Tensorflow模型以进行预测性维护。对于每个实例，我创建了一个矩阵( 50，4)，其中50是历史序列的长度，4是每个记录的特征数量，因此为了训练模型，我使用(55048，50，4)张量和a (55048，1)作为标签。当我在我的计算机上训练Jupyter时，它可以工作(非常慢，但它可以工作)，但在Colab上我得到了这个错误： Training data shape is (55048, 50, 4)
Labels shape is (55048, 1)
WARNING:tensorflow:Layer lstm will not use cuDNN kernel
浏览 24提问于2020-04-17得票数 2
1回答
稠密层权矩阵维数
、、
请参考附件中的图片。我正在学习一门课程，介绍Python中的TensorFlow。在构造神经网络时，weights1 = Variable(ones((3, 2))).我不知道这个weight1矩阵的维数是如何确定的？尤其是列值。为什么是2？
浏览 2提问于2020-06-10得票数 0
我试图从Tensorflow内置的稀疏矩阵乘法API中获取性能优势。建议tf.embedding_lookup_sparse是正确的方法。
但是，embedding_lookup_sparse的性能似乎在中有些令人失望。虽然它执行较小的矩阵乘法，<1,3196>和<3196,1024>，但稀疏度为0.1的稀疏矩阵不能获得密集矩阵乘法。
如果我的实现是正确的，我认为原因之一是Tensorflow使用COO格式保存所有索引-非零对。我不是这个领域的专家，但是，这不是众所周知的CSR格式在这种计算中表现得更好吗？对于稀疏矩阵表示，Tensorflow内部使用COO格式而不是C
浏览 6提问于2016-06-08得票数 4
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我试图在tensorflow中对tf.gradient进行黑客攻击，对于秩(M，N)的张量(M，N)和秩(Q，P)的张量( Q，P)，给出一个自然期望的秩的梯度张量(M，N，Q，P)。
正如在这个站点上的多个问题中所指出的，我们得到的是一个秩(Q，P)，它是y元素之和的梯度。现在我不知道的是，查看tensorflow代码时，y元素的和是在哪里生成的？是开始还是结束？有人能帮我找出代码行的位置吗？
*
浏览 4提问于2017-03-25得票数 4
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我是新的Tensorflow，我已经开发了一个模型，它检测一种特殊类型的卡使用Tensorflow，OpenCV，我能够正确地检测到卡使用我的网络摄像头在脱机模式，但我想迁移到网络(tensorflowjs)，但我面临着一些关于转换的问题。
我有检查点、元数据文件以及冻结的推断图pb文件
我使用以下代码生成了节点名称列表
import tensorflow as tf
modelName = './<path_to_meta_file>'
tf.reset_default_graph()
with tf.Session() as sess:
saver
浏览 3提问于2018-12-13得票数 1
我目前正在使用tensorflow，但似乎无法控制它是否对我的问题有用吗？
我需要创建一个神经网络，它能够将输入映射到输出。
事情进展的方式，我没有一个例子，在这已经做了，所有类型的问题tensorflow似乎解决的是分类任务，而不是这样的映射问题.tensorflow是否能够做到这一点?我是否必须使用不同的神经网络框架才能做到这一点?如果有可用的话，是否有人可以显示一些代码(不是MNIST示例)？
我的任务是：
我目前正在尝试做一个神经网络，它接收音频文件的样本，并从样本中生成MFCC特征。MFCC特性可以手动计算，我已经这样做了，所以我知道我想要的输出是什么。MFCC特征是一个特征向量，是
浏览 0提问于2016-10-13得票数 4
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我正在尝试创建一个Tensorflow量化模型，以便使用Coral加速器进行推理。下面是我的问题的一个最小的独立例子：
import sys
import tensorflow as tf
CKPT = "a/out.ckpt"
TFLITE = "a/out.tflite"
args = sys.argv[1:]
if 0 == len(args):
print("Options are 'train' or 'save'")
exit(-1)
cmd = args[0]
if cmd n
浏览 0提问于2019-05-14得票数 1
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阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
当我试图在一个ubuntu盒上使用tensorflow时，我收到了这个错误。这是一个新的npm安装在一个新的文件夹。我试过其他帖子的建议，但还是没有得到。我遗漏了什么吗？
后端tensorflow的初始化失败错误:无法找到绑定文件。试过：→→..。等
节点: v10.12.0
国家预防机制: 6.7.0
package.json
{
"name": "tensor",
"scripts": {
"start": "node algo.js"
},
"dependencies&
浏览 0提问于2019-05-11得票数 2
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1回答
问题：
基本上，我无法安装tensorflow的最后一个节点版本(npm @tensorflow/tfjs)。
主要关注：
我可以使用哪个版本的node.js、node.js、node.js、visual studio代码和python？
作为能够再现错误的以下步骤：
我用c++包安装了visual studio社区(2017年和2019年)
我安装了python 3.10.1
节点-gyp配置-msvs_version=2017
npm i -g节点-gyp
npm i -g @mapbox/node-pre
，我也尝试过以下几种方法：
npm安装-- python =python2.7 n
浏览 8提问于2022-01-07得票数 0
1回答
我有一个Tensorflow图(output_graph.pb)，我是通过在之后在盗梦空间( Inception V3 )上进行迁移学习获得的。现在，我需要提取各个层的权重，以便将它们导入到用Keras创建的模型中。我知道从tensorflow直接将图转换为keras模型()是不可能的。
浏览 1提问于2018-09-30得票数 1
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我正在尝试导入一个在Keras/Tensorflow中创建的模型，并将其用于Unity项目中的推理。
我已经成功地导入了模型，并通过在图形中打印输入和输出节点的名称进行了验证。但是，当我尝试从运行器获取输出值时，我得到了这个异常。
TFException:正在尝试使用未初始化的值action_W [[Node：_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]] _W/_class== IdentityT=DT_FLOAT，_class="loc:@action_W"，action TensorFlow.TFStat
浏览 0提问于2018-03-31得票数 0
当我玩tensorflow教程时，教程中使用了一个嵌入技巧，如下所示。
本教程展示了如何将稀疏特性(通常是一种热编码)转移到嵌入向量。我知道创建这种嵌入的方法有一些，如word嵌入、PCA或there或矩阵分解。但在本教程中，他们没有说明如何为稀疏向量创建嵌入。或者，本教程只是使用神经网络来完成嵌入？
浏览 0提问于2018-03-08得票数 3
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下面是建立简单RNN的尝试：
import tensorflow as tf
BATCH_SIZE = 7
SEQUENCE_LENGTH = 5
VECTOR_SIZE = 3
STATE_SIZE = 4
x = tf.placeholder(tf.int32, [BATCH_SIZE, SEQUENCE_LENGTH, VECTOR_SIZE],
name='input_placeholder')
y = tf.placeholder(tf.int32, [BATCH_SIZE, SEQUENCE_LENGTH,],
浏览 2提问于2017-09-27得票数 2
我遵循的是和MNIST数据最初是28*28矩阵。然而，在输入这些数据之前，它们会将数据压缩到带有784列(784 = 28 * 28)的一维数组中。
例如，原始训练集的形状是(200000，28，28)。
200000行(数据)。每个数据是28*28矩阵
他们将此转换为形状为(200000,784)的训练集。
有人能解释为什么他们在给tensorflow喂食之前把数据压平吗？
浏览 6提问于2017-06-15得票数 9
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我想知道在spacy_sklearn和tensorflow_embedding管道之间是否有什么基本的区别。我的意思是tensorflow_embedding也必须使用相同的词嵌入概念，使用PCA等来降低数据的维度。那么唯一的区别是spacy_sklearn有一些预训练的数据以预训练向量的形式绘制，而tensorflow管道没有吗?我的理解正确吗?还有tensorflow_embedding管道与谷歌提供的tensorflow框架有什么关系？
我试着在google上搜索tensorflow框架，但没有得到任何具体的答案。我也在RASA社区页面上搜索了一下，但再次没有找到帮助
浏览 0提问于2019-02-06得票数 0
我用TensorFlow训练了TensorFlow模型。现在，我在字典中嵌入了单词向量，为文档嵌入了向量。
在报纸上
"Distributed Representations of Sentences and Documents"
Quoc Le, Tomas Mikolov
作者写
“推理阶段”，通过在D中增加更多的列，在D上降梯度，同时保持W，U，bfi，得到新段落的段落向量D(以前从未见过)。
我有预先训练过的模型，所以我们有W，U和b作为图变量。问题是如何在Tensorflow中有效地实现D(新文档)的推理？
浏览 2提问于2018-01-29得票数 1
我已经使用tensorflow构建了word2vec模型，参考这里：
我的问题是，我如何找到某个单词的前n个相似的单词。我知道在gensim中，我可以保存并加载word2vec模型，然后使用model.most_similar来查找我在tensorflow中的want.but方式，甚至还有什么方法可以在tensorflow中保存模型，因为我发现我得到的只是一个嵌入向量，对吗？
浏览 1提问于2016-12-13得票数 0
2回答
如何从tensorflow常量/变量等创建tensorflow向量？例如，我有一个常量的x，我想要创建一个向量，即[x]。
我已经尝试了下面的代码，但它不起作用。任何帮助都将不胜感激。
x = tf.placeholder_with_default(1.0,[], name="x")
nextdd = tf.constant([x], shape=[1], dtype=tf.float32)
浏览 1提问于2018-03-18得票数 1
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我为Tensorflow创建了一个遗传算法“优化器”，但它是用python编写的。我知道TensorFlow不是这样设计的，我需要使用他们的API在C++中创建优化器，但我只是在对优化器进行了编程之后才发现的，而且我真的没有时间研究如何创建tf.train.Optimizer()。我的GA“优化器”实际上不是一个优化器，因为它更像是一个tf.Variable.assign()调用。见下面的代码
在进化发生后，“优化器”更新了一系列权重矩阵变量。每个变量表示两个层之间的权重矩阵。如果它是一个具有输入、一个隐藏层和输出的网络，那么就会有两个变量。输入之间的权重到隐藏，然后隐藏到输出。虽然这是一个2
浏览 0提问于2019-10-06得票数 2
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1回答
计算输出wrt的梯度权重
、、、、
从tensorflow模型开始，我希望能够检索输出相对于权重的梯度。反向传播的目的是计算损失wrt的梯度权值，为了做到这一点，在代码中一定要计算输出wrt的梯度权值。
但我想知道如何使雅可比在API级别，有什么想法吗？
我知道我们可以访问磁带，但我不知道用它做什么，实际上我不需要整个Jacobian，我只需要能够计算J^{*}v的矩阵向量积，其中J^{}是jacobian的转置，v是给定的向量。
谢谢，问候。
浏览 4提问于2019-12-10得票数 2
据我所知，使用gensim的word2vec板条箱只有3层。我想知道我们是否可以定制word2vec NN并创建超过3层的word2vec NN来使用tensorflow进行实验？
浏览 0提问于2019-08-22得票数 1
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1回答
我想在C++中创建一个类似于此的图形：
📷
我将实现的一个将有更多的边和顶点，但将使用这种三角形风格。我想要创建一些可以执行各种搜索算法的东西，以便找到到达所选顶点的最短路径(或最长的没有循环的路径等等)。首先，它是一个未加权的图；但是，我计划在将来给出边的权重。
由于以下几个原因，我对如何表示这个图有些困难:由于我希望有更多的顶点(也许是105个顶点)，任何类型的列表都会很繁琐地写出每个对象中与哪些顶点相连接的顶点(或者是否有一种方法可以自动分配表示连接性的顶点对象的成员？)而且，我觉得在2d数组中实现它很奇怪，因为数组本质上是方形的，而且我正在处理三角形；考虑边的加权和在两个顶点之间分配一
浏览 0提问于2012-05-21得票数 4
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正如我们所知，DNN由许多层组成，这些层由许多神经元组成，这些神经元将相同的函数应用于输入的不同部分。同时，如果我们使用Tensorflow来执行DNN任务，我们将会得到Tensorflow自动生成的数据流图，并且我们可以使用Tensorboard将数据流图可视化为blow。但在这一层中没有神经元。所以我想知道Tensorflow数据流图和DNN之间的关系是什么？当DNN中的一个神经元映射到数据流图中时，它是如何表示的?DNN中的神经元与tensorflow中的节点(表示一个操作)之间是什么关系？我刚开始学习DNN和Tensorflow，请帮我整理一下思路。感谢：)
浏览 1提问于2018-05-04得票数 1
我在TensorFlow2.0中使用了多输出模型 input_layer = layers.Input(shape=(INP_MAX_LENGTH), name="input")
embed_layer = layers.Embedding(EMBED_INP_DIM, embedding_size, name="embeddings", weights=[embedding_matrix], trainable=False, input_length=INP_MAX_LENGTH)(input_layer)
lstm_layer1 = layers.
浏览 23提问于2020-07-21得票数 1
我根据教程()生成量化的graphdef文件：
curl -L "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb.tar.gz" | tar -C tensorflow/examples/label_image/data -xz
bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph
bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms
浏览 3提问于2017-11-23得票数 2
我正在尝试将一个从Tensorflow Python导出的图形导入Tensorflow C++。我已经成功地将图形重新导入Python中。我现在唯一想要的就是用C++编写相同的代码，但是我不确定C++ api函数的使用情况，因为Tensorflow网站上的文档不够好。
这是我到目前为止发现的C++代码。
C++:
namespace tf = tensorflow;
tf::Session* session;
tf::Status status = tf::NewSession(tf::SessionOptions(), &session);
checkStatus(status)
浏览 5提问于2017-07-19得票数 6
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1回答
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
我试图了解如何创建一个tensorflow模型，而不是执行单一的分类，而是同时执行多个项的分类。
举个例子，我希望我的tensorflow模型能根据天气情况返回给我一套衣服。输出应包括一套不会重复其类型的衣服(~当有明显问题时，如何纠正模型-当其他布件较轻时，不应选择冬季夹克)：
good[0]: summer hat, light shirt, light pants, sandals (80%)
good[1]: summer hat, light shirt, normal pants, light shoes (10%)
good[2]: no hat, light shirt, no
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
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为了计算大小为N的输出层和大小为M的输入的导数，我们需要大小为M x N的雅可比矩阵。为了使用链式规则计算从损失到输入的完整梯度，我们需要在内存中存储大量这样的雅可比。
我假设tensorflow不会为图的每一步计算完整的雅可比矩阵，但会做一些更有效的事情。它是怎么做到的呢？
谢谢
浏览 0提问于2018-05-21得票数 2
你好，我有一个向量的问题。我附加了下面的错误消息。有谁知道如何解决这个问题吗？
library (keras);library (tensorflow);install.packages("tensorflow")
install_tensorflow(version = "1.12"); install_keras(method = "conda")
library(ggplot2); library(magrittr);
library(dplyr); library(tm); library(tidyr
浏览 22提问于2019-07-30得票数 1
我是TensorFlow的新手，正在尝试编写一种算法来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。我得到了这个错误：
InvalidArgumentError (see above for traceback): Minimum tensor rank: 2 but got: 1
这是我的代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import cPickle
n_nodes_hl1 = 500
n_nodes_hl2 = 500
n_nodes_hl3 = 50
浏览 2提问于2017-01-01得票数 1
回答已采纳
使用Tensorflow，得到一个2048维向量作为pool3层的输出。然而，使用Keras的include_top=False提供了一个8,82048维向量。如何获得使用Tensorflow的pool3输出层获得的相同向量？
浏览 6提问于2016-08-19得票数 3
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我想基于其他一些tensorflow协和/占位符的值创建一个tensorflow常量。假设输入必须是tf.constant / tf.placeholder。
如何应用tensorflow逻辑来创建基于该常量的常量？例如，如下所示：
i = tf.constant(...)
ei = tf.zeros(shape=[N])
ei[i] = 1
这是行不通的，因为
TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment
这是有道理的，因为你不应该改变一个常量。我也不希望这个例子中的ei是变量，因为它们在逻辑上
浏览 2提问于2018-07-19得票数 3
在tensorflow中，有没有一种方法可以将一个热向量转换为类似softmax的分布？
例如，我有以下one-hot向量：[0 0 0 0 1 0]
我希望有一个具有概率的向量，其中一个值是最有可能的数字，比如：[0.1 0.1 0.1 0.1 0.5 0.1]
这个向量应该始终是随机的，但真正的类具有最高的概率。
我怎么才能做到这一点呢？
浏览 0提问于2017-10-30得票数 0
1回答
如何在tensorflow中叠加不同长度的向量，例如
[1, 3, 5]
[2, 3, 9, 1, 1]
[6, 2]
得到零填充矩阵
[1, 3, 5, 0, 0]
[2, 3, 9, 1, 1]
[6, 2, 0, 0, 0]
向量计数在定义时是已知的，但它们的长度不是。向量是使用tf.where(condition)生成的
浏览 2提问于2017-10-29得票数 2
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我对tensorflow 1.15中的RDMA支持感兴趣，因为工人和参数服务器无需通过CPU直接通信。我没有infiniband谓词设备，但可以从源构建tensorflow并支持谓词
bazel build --config=opt --config=cuda --config=verbs //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
在sudo yum install libibverbs-devel之后-7点。但是，在pip安装了构建的软件包之后，通过
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/bu
浏览 4提问于2020-07-20得票数 0
这一点：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 1])
w = np.array([[.5, .6], [.7, .8], [.7, .8]])
print(np.dot(a, w))
# [ 2.6 3. ] # plain nice old matrix multiplication n x (n, m) -> m
import tensorflow as tf
a = tf.constant(a, dtype=tf.float64)
w = tf.constant(w)
with tf.Session() as sess:
浏览 1提问于2017-04-08得票数 12
回答已采纳
我已经使用TensorFlow教程在我的语料库上实现了word2vec：https://www.tensorflow.org/tutorials/text/word2vec#next_steps现在我想给出一个句子作为输入，并想在语料库中找到一个类似的句子。 我该怎么做有什么线索吗？
浏览 19提问于2021-02-03得票数 0
回答已采纳
我使用CNN模型创建了一个CIFAR10数据集学习模型。为什么会有错误？我该怎么修呢？我是在Google环境下做的。
import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense
from keras.datasets import cifar10
LOSS = 'categorical_crossentropy'
OPTIMIZER = 'ad
浏览 3提问于2020-12-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用tensorflow创建一个android应用程序来进行对象分类。我使用MobileNet-SSD训练了一个简单的模型。我根据给定的的guid行创建了应用程序。它与示例中使用的模型一起工作得很好，但对于我创建的模型，它给了我以下错误：
Caused by: java.lang.RuntimeException: Node 'output' does not exist in model 'file:///android_asset/ssd_mobilenet_2classes.pb'
at org.tensorflow.contrib.a
浏览 14提问于2017-08-13得票数 1
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1回答
我正在努力理解TensorFlow 关于广泛而深入的学习。该演示应用程序为少数类别(性别、教育程度)的分类功能创建指示列，并为具有多个类别(native_country、职业)的分类功能创建嵌入式列。
我不懂嵌入列。是否有一条规则明确何时使用嵌入式列而不是指示列？根据文档，dimension参数设置嵌入的维数。那是什么意思？
浏览 1提问于2017-11-01得票数 1
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