根据批量大小动态平铺张量
是指根据输入数据的批量大小，自动调整张量的形状以适应不同的批量大小。这种技术在深度学习和神经网络训练中非常常见，可以提高计算效率和内存利用率。
动态平铺张量的优势在于它可以根据不同的批量大小灵活地调整张量的形状，从而减少内存的占用和计算的开销。在深度学习中，通常会使用小批量的数据进行训练，而动态平铺张量可以根据实际的批量大小来调整张量的形状，使得计算过程更加高效。
动态平铺张量的应用场景包括图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在这些领域中，通常需要处理大量的数据，并且数据的批量大小可能会有所不同。使用动态平铺张量可以根据不同的批量大小进行灵活的计算，提高模型的训练速度和效果。
腾讯云提供了一系列与动态平铺张量相关的产品和服务，其中包括：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能算法和模型库，可以支持动态平铺张量的应用场景。详情请参考：腾讯云AI Lab
- 腾讯云机器学习平台：提供了强大的机器学习工具和平台，支持动态平铺张量的训练和部署。详情请参考：腾讯云机器学习平台
- 腾讯云容器服务：提供了高性能的容器服务，可以方便地部署和管理动态平铺张量相关的应用。详情请参考：腾讯云容器服务
总之，动态平铺张量是一种在深度学习和神经网络训练中常用的技术，可以根据批量大小灵活地调整张量的形状，提高计算效率和内存利用率。腾讯云提供了一系列与动态平铺张量相关的产品和服务，可以满足不同应用场景的需求。
相关·内容
要部署的模型的要求之一是输入和输出张量应该支持批处理，例如，它们的外部维度应该是None。
对输入张量这样做很容易，因为我们有serving_input_receiver_fn在控制之下，至于输出张量，我很困惑，因为我是否改变输出张量，我还需要重构整个训练/评估操作。有什么捷径可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2018-11-20得票数 0
1回答
如何对具有动态形状的张量进行堆叠。例如：
Tensor1.shape = [252, 921, 3]
Tensor2.shape = [591, 362, 3]
Tensor3.shape = [840, 125, 3]
Tensor4.shape = [292, 253, 3]
stack([Tensor1, Tensor2, Tensor3, Tensor])必须给出形状为4，?，?，3的输出张量
浏览 2提问于2020-11-13得票数 0
假设我在图中有张量x[i,j,k]和y[p,q]。指定张量z[i,j,k,p,q] = x[i,j,k]y[p,q]的正确方法是什么？这是x和y的的坐标表示。我可以使用tf.expand_dims，tf.mult和tf.tile的组合来完成这项工作，但我觉得应该有更好的方法……
浏览 11提问于2016-07-18得票数 2
回答已采纳
根据本教程：，我正在使用PyTorch优化更快的RCNN
结果相当不错，但只有在向模型提供单个张量的情况下，才能进行预测。例如：
# This works well
>>> img, _ = dataset_test[3]
>>> img.shape
torch.Size([3, 1200, 1600])
>>> model.eval()
>>> with torch.no_grad():
.. preds = model([img.to(device)])
但是当我一次输入多个张量时，我会得到这个错误：
>
浏览 21提问于2019-08-12得票数 0
回答已采纳
作为前言，我了解了如何制作无大小的张量及其主要用途。
我的隐藏层依赖于我传递的数据的batch_size。因此，我将批处理大小传递给占位符。不幸的是，这给我带来了一堆压力和错误，因为许多功能在没有大小的形状下不能很好地工作。我正在寻找一种方法来使用张量的动态形状来计算隐藏层中的节点数。
目前，我收到错误消息
InvalidArgumentError (请参见上面的回溯)：必须使用数据类型int32 [[InvalidArgumentError: Placeholder_2 = Placeholderdtype=DT_INT32，shape=[]，Node]，为占位符张量'Placeho
浏览 0提问于2016-10-22得票数 2
1回答
考虑T(w X H X d)的三维张量。
目标是通过沿第三维以一种独特的方式平铺来创建R(w X H X K)的张量，其中K=d x k。
张量应该将第三维中的每个切片重复k次，这意味着：
T[:,:,0]=R[:,:,0:k] and T[:,:,1]=R[:,:,k:2*k]
与标准平铺有一个细微的区别，它给出了T[:,:,0]=R[:,:,::k]，在第三维的每个第k维重复。
浏览 3提问于2017-09-23得票数 1
我的模型期望输入错误所建议的[null,12]。当我创建一个张量时 tf.tensor([12 values], [null, 12]) 它抛出这个Error: Tensor must have a shape comprised of positive integers but got shape [,13]。我该如何解决这个问题？
浏览 50提问于2020-04-09得票数 2
我正在做一个动态批量大小的DQN训练。我有两个通行证：
第一遍:使用不同的样本对DNN进行几次后续的前向传播，直到某个特定事件发生。在这一步中，我保存了所有的输入(一维张量)，以便在第二遍中重放。因为使用C++不能创建具有动态形状的张量，所以我将它们存储为一维张量的std::vector。
第二遍:计算预期输出，并使用相同的DNN执行前向传播和反向传播。这一次，我使用二维张量作为输入，在一次运行中计算所有样本。
问题是如何从一维张量的向量最有效地创建这个二维输入张量？还是说我做错了？
浏览 15提问于2018-09-03得票数 1
1回答
我正在研究如何使用TensorFlow2.0自定义fit方法中发生的事情，我正在关注这个链接：，但我注意到在前面的链接中代码中的一些差异；特别是它首先展示了训练模型的方式：
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = self(x, training=True) # Forward pass
# Compute the loss value
# (the loss function is configured in `compile()`)
loss = self.c
浏览 0提问于2020-11-15得票数 0
1回答
我试图在keras模型中创建一个常量变量。我到现在为止所做的就是把它作为输入传递出去。但是它总是一个常量，所以我希望它是一个常量。(对于每个例子，输入都是[1,2,3...50]，所以我使用np.tile(np.array(range(50)),(len(X_input)))来再现每个示例)。
所以现在我有：
constant_input = Input(shape=(50,), dtype='int32', name="constant_input")
它给出一个张量：Tensor("constant_input", shape(?,50),
浏览 2提问于2017-09-28得票数 5
回答已采纳
tensorflow中的隐式广播是如何使用+和*的？
如果我有两个张量
a.get_shape() = [64, 10, 1, 100]
b.get_shape() = [64, 100]
(a+b).get_shape = [64, 10, 64, 100]
(a*b).get_shape = [64, 10, 64, 100]
怎么会变成64，10，64,100？
浏览 4提问于2016-05-15得票数 0
回答已采纳
我有一个形状为(?, 3, 2, 5)的张量。我想提供成对的索引来从该张量的第一和第二维中进行选择，它们具有形状(3, 2)。 如果我提供4个这样的对，我希望得到的形状是(?, 4, 5)。我原以为这就是batch_gather的用途：“广播”收集第一个(批)维度的索引。但这不是它正在做的事情： import tensorflow as tf
data = tf.placeholder(tf.float32, (None, 3, 2, 5))
indices = tf.constant([
[2, 1],
[2, 0],
[1, 1],
[0, 1]
],
浏览 23提问于2019-01-30得票数 2
假设我有一个来自3D nn.conv()或nn.conv3d()的输出
输出是以下形式的张量：
[1(batch),28(depth), 28(rows), 28(cols), 32(channels)]
<tf.Tensor 'Relu_1:0' shape=(1, 28,28, 28, 32) dtype=float32>
我想对每个28x28x28卷数据应用一个函数。我真的不明白里面的数据是什么样子的。为什么不应该是(channels,28,28,28)？我可以把它想象成一个np.array。
我认为这可以通过以下方式完成：
function_to_map =
浏览 0提问于2016-10-30得票数 0
1回答
我已经看到这个疑问发布了几次，但没有得到任何答案，至少我特别困惑，关于重塑是如何工作的，为什么它是必要的。我将尽量简短并切中要害。
因此，我在TensorFlow文档中读到，当你实现细胞神经网络时，在将数据输入卷积层之前，需要对数据进行整形，因为卷积层接受4D张量，而不仅仅是元素列表(下载的训练数据)。
卷积池过程的输出也是一个4D张量。它被送入扁平层。Now...the扁平层，用于接收在将其传递给卷积之前需要整形相同列表元素。但是，为什么这两种方法都适用于扁平层呢？它正在接收项目列表(不能直接馈送到卷积)，现在正在接收4D张量。
因此，如果没有卷积，扁平层接收未整形的数据，如果有卷积池，它接
浏览 1提问于2020-04-06得票数 1
1回答
我在尝试连接两个张量。不幸的是，一些形状尺寸信息似乎在这个过程中丢失了。
我从具有形状批次的张量(在我的例子中是一个平移姿势)开始，例如: pose_t
然后我将这个张量分成形状Batch和Batch的两个张量
centroid = pose_t[:,:2]
tz = pose_t [:,2]
然后我在质心上做一些处理，其中的维度被更改为Batch,28,28,2
最后，我想将处理后的质心张量和tz张量连接起来，得到一个形状为Batch，28，3的pose_t张量。
因此，我将expand_dims()应用于tz三次，并平铺轴1和2，之后我得到一个形状为1，28，28，？虽然我想要/需要的是形
浏览 0提问于2018-04-30得票数 0
tensorflow如何单独优化批次的元素损失，而不是优化批次损失？ 在对每个批次的损失进行优化时，常用的方法是对所有批次的元素损失进行求和或取其平均值作为批次损失，然后对该批次损失进行优化。在我的例子中，我想单独优化每个元素的损失，而不是将它们一起减少为批量损失。 例如，在以下代码中。 losses = tf.nn.nce_loss(<my batch inputs here>)
loss = tf.reduce_mean(losses)
optim = tf.nn.GradientDesentOptimizor(learning_rate = 0.01).minimize(l
浏览 17提问于2019-04-19得票数 0
我有一张照片。我真的想把它转换/解码成张量。为什么？因为我想把这个张量输入到用角字写的神经网络中。问题是，如何将这张图像转换成带值的张量，这不会给我提供神经网络时的错误？
假设有一条路径，它必须被转换成张量，这个张量可以被输入角神经网络。
谢谢，非常感谢。
浏览 2提问于2017-12-16得票数 0
回答已采纳
我想将一个稀疏张量乘以一个密集张量，但在一批中这样做。
例如，我有一个稀疏张量，其对应的密集形状为( 20 ,65536,65536)，其中20是批量大小。我想将批中的每个(65536,65536)与具有密集表示的张量形状(20,65536)中的相应(65536x1)相乘。tf.sparse_tensor_dense_matmul只接受秩2稀疏张量。有没有一种方法可以在批处理上执行此操作？
如果可能的话，我希望避免由于内存限制而将稀疏矩阵转换为密集矩阵。
浏览 17提问于2018-02-09得票数 5
1回答
我对actionscript 3.0动态电影剪辑放置有一点问题。
场景是这样的：
我有一个由actionscript在电影剪辑中生成的16x16网格。(让我们将其命名为gridContainer)。
网格的平铺应具有恒定的高度和宽度；它不应随其父对象的高度/宽度的变化而缩放。此外，我希望这个gridContainer MC一直延伸到舞台的右侧和底部。
当我调整舞台大小时，问题就出现了。在gridContainer的resize事件侦听器中，我将gridContainer的H/W设置为stage的H/W。我在它们各自的调整大小侦听器中重新缩放了瓦片。但是，当我这样做时，我丢失了容器的宽度和高度。
浏览 0提问于2010-07-11得票数 0
回答已采纳
我的应用程序中有5个不同的窗口同时出现在屏幕上。有时候，在我使用应用程序一段时间后，它们会散开在屏幕上，这真的让我很困扰。所以我想做一个动作，当这个动作被调用的时候，它会把所有这些窗口定位到屏幕上的特定位置。
有人知道如何将这些窗口组合在一起并“记住”它们的特定位置吗？！
在行动之前
在应用操作之后
浏览 2提问于2013-05-17得票数 0
回答已采纳
我有一个名为tf.RandomShuffleQueue的data_queue，定义如下：
self.data_queue = tf.RandomShuffleQueue(capacity=1024,
min_after_dequeue=21,
dtypes=[tf.float32,
浏览 0提问于2017-03-27得票数 1
我正在尝试为原生iOS应用程序创建资源。我知道我需要使我的标题图像和按钮可调整大小，所以我需要创建封口末端的切片和一个伸展到完整大小的中间切片。
我的问题是:我如何在Photoshop中做到这一点？我是否应该使用切片工具制作三个单独的切片，然后将它们导出为三个.pngs？或者我应该把两端和中间切成片，把它们放在一起，然后导出为一个.png？
做这件事最好的方法是什么？
谢谢!
浏览 0提问于2012-08-11得票数 2
回答已采纳
2回答
我有以下问题:我正在尝试学习张量流，但我仍然找不到将培训设置为在线或批处理的位置。例如，如果我有以下代码来训练神经网络：
loss_op = tf.reduce_mean(tf.pow(neural_net(X) - Y, 2))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss_op)
sess.run(train_op, feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y})
如果我同时提供所有数据(即
浏览 0提问于2017-10-20得票数 5
回答已采纳
1回答
内部服务之间的速率限制
、、、、
我有两个服务生产者和消费者(都是spring-boot)在不同的服务器上运行。其想法是从多个来源生成聚合数据并发布消息。然后，消费者监听它们并进行一些处理。
我在这些服务之间使用RabbitMQ。问题是在动态突发中以20K/s的速度发送消息(30秒突发+ 3-4秒空闲)。消费者的工作速度约为10-15K/s。因此，RabbitMQ中出现了拥塞和消息堆积。
由于对消费者的一些限制，我不能横向扩展系统。因此，我希望根据消耗速率动态地降低发布速率。这是至关重要的，因为在不久的将来需要添加另一个生产者。我正在使用通用的Redis和MongoDB，并且可以使用它们来实现这一点。我听说过背压，但从来没有用
浏览 0提问于2018-01-04得票数 0
1回答
张量块的tf.tile
、、、
我有下面的张量，a，，我想用两种不同的方式在它上使用tf.tile来得到不同的结果。
a.eval() = array([[ 1],
[ 2],
[ 3],
[10],
[20],
[30]], dtype=int32)
我知道我能做到：
a_rep = tf.tile(a, [1,2])
a_rep = tf.reshape(rep, (12, 1))
为了得到：
a_rep.eval() = array([[ 1],
[ 1],
[ 2],
[ 2],
[ 3]
浏览 0提问于2018-03-21得票数 2
回答已采纳
3回答
我遵循，它使用torch.bmm方法，如下所示：
attn_applied = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(0),
encoder_outputs.unsqueeze(0))
我理解为什么我们需要增加注意力权重和编码器输出。
我不太明白为什么这里需要bmm方法。torch.bmm文件说
执行存储在batch1和batch2中的矩阵的批处理矩阵积.
batch1和batch2必须是三维张量，每个张量都包含相同数目的矩阵.
若batch1为(b×n×m)张量，batch2为(b×m×p)张量，则out为(b×
浏览 2提问于2018-06-12得票数 11
回答已采纳
2回答
目前，我试图通过和我可能需要一些帮助，以理解的尺寸的加法张量。
所以我们有28x28像素大小的图像。
卷积将计算每5x5个补丁的32个特征。
现在，让我们接受这一点，稍后再问自己，为什么有32个特性，为什么是5x5补丁。
它的重量张量将具有[5, 5, 1, 32]的形状。前两个维度是补丁大小，其次是输入通道的数量，最后是输出通道的数量。
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
如果你这么说..。
为了应用这一层，我们首先将x整形为4d张量，第二和第三维对应于图像的宽度和高度
浏览 2提问于2017-05-05得票数 4
回答已采纳
我有一个张量，我试着把灰度图像堆叠3倍到深度。
tf.stack([mask_tensor, mask_tensor, mask_tensor], 2)
如果我试一下，总会出现另一个维度...
我已经在这个帖子上了：
但它们不会复制值，只是用零填充。
浏览 0提问于2017-07-14得票数 0
回答已采纳
我有一个(2x1)变量张量，我定义为：
W = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1]))
因此，在(2x1)向量中有2个变量。然后我继续平铺这个张量，如下所示：
W = tf.tile(W,tf.constant([1,3]))
我们现在有一个(2x3)张量。我的问题是：
我们知道有6个唯一的变量吗？或者，2个唯一变量会平铺在3列上吗？
浏览 1提问于2017-08-08得票数 2
回答已采纳
就像使用"textfieldembedder“嵌入”texts张量“一样，我想嵌入标签并将它们转换为与嵌入式输入文本具有相同维度的张量。
浏览 8提问于2022-01-12得票数 0
回答已采纳
5回答
我需要编写一些html正方形的“动态磁贴”，定期在4个状态之间翻转。基本上我需要的是这个插件在4个状态之间做，而不仅仅是2个状态。我不是在构建Windows8应用程序，我只是在尝试模拟动态磁贴在Html中翻转，希望它能在所有主流浏览器中工作。谢谢。
浏览 0提问于2012-08-03得票数 6
如何在TensorFlow中执行全局平均池化？如果我有一个形状为batch_size, height, width, channels = 32, 11, 40, 100的张量，只要tf.layers.average_pooling2d(x, [11, 40], [11, 40]) =tf.layers.average_pooling2d(x, [11, 40], [11, 40])就足够了吗？
浏览 18提问于2017-02-06得票数 8
回答已采纳
1回答
嗨，我真正想要的是，如果我们有矩阵W和向量V，比如： V=[1,2,3,4]
W=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1]] 我们应该得到这样的结果： result=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3],[4,4,4,4]] 我在网站上找到了这个方法： V = tf.constant([1,2,4], dtype=tf.float32)
W = tf.constant([[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]], dtype=tf.float32)
tf.multiply(tf.expand_dims(V,1
浏览 27提问于2020-09-25得票数 0
回答已采纳
我尝试创建一个具有动态形状的tf.Variable。下面概述了问题所在。
这样做是可行的。
init_bias = tf.random_uniform(shape=[self.config.hidden_layer_size, tf.shape(self.question_inputs)[0]])
但是，当我尝试这样做时：
init_bias = tf.Variable(init_bias)
它抛出错误ValueError: Tensor必须具有指定的形状: initial_value (“random_uniform:0”，shape=(?，?)，dtype=float32)
刚来的上下文(
浏览 0提问于2016-10-14得票数 7
回答已采纳
在一维张量上使用PyTorch的BatchNorm1D会给出错误：
RuntimeError: running_mean应包含%1个不是2304的元素
有什么建议可能是错误的吗？
我的代码：
self.net_common = nn.Sequential (
nn.Linear(64*64, 48*48),
nn.BatchNorm1d(48*48),
nn.Tanh(),
nn.Dropout(p=0.25),
nn.Linear(48*48, 32*32),
nn.BatchNorm1d(32*32),
nn.Tanh(),
)
浏览 116提问于2019-06-01得票数 3
有没有人尝试过在TensorFlow中使用稀疏张量进行文本分析？一切都准备好了，我设法向tf.Session中的feed_dict提供了一个带有numpy数组的Softmax层，但我无法向字典提供SparseTensorValues。
我还没有找到关于使用稀疏矩阵来训练带有张量流的模型(例如softmax )的文档，这很奇怪，因为类SparseTensor和SparseTensorValues或TensorFlow.sparse_to_dense方法已经准备好了，但是没有关于如何在session.run(fetches,feed_dict=None)方法中提供feed_dict值字典的文档。
浏览 0提问于2015-11-25得票数 5
2回答
有没有可能替换google maps web applet使用的地图？我的意思是像替换小程序从中检索地图的某个URL。另外，它们的格式是什么？它们都只是图像(每个缩放级别一个)还是动态生成的？
浏览 0提问于2012-04-06得票数 0
回答已采纳
在下面的代码中，状态维度变量--> state_dim被添加到(None，)。当我们已经将张量大小指定为可变时，为什么还要添加它？ states = tf.placeholder('float32',(None,)+state_dim,name="states")
actions = tf.placeholder('int32',name="action_ids")
cumulative_rewards = tf.placeholder('float32', name="cumulative_ret
浏览 26提问于2020-01-22得票数 0
我试图使用Keras/TF2.3.0进行多标签分类，其中我有50个特性，并在五个类之间进行分类。我收到了以下警告，虽然模型还在训练，这让我很困惑。
>>> model.fit(train_dataset, epochs=5, validation_data=val_dataset)
Epoch 1/5警告:tensorflow:模型是为输入张量(“input_1:0”，shape=(128，1，50)，dtype=float32)构造的形状(128，1，50)，但它被调用为不兼容形状(None，50)的输入。警告:tensorflow:模型是为输入张量(“input_1:0
浏览 2提问于2020-09-17得票数 3
回答已采纳
1回答
有没有一种方法可以用自定义形状填充平铺区域？就像我们可以做的那样 Image("SomeImage")
.resizable(resizingMode: .tile) 但是我希望能够改变我动态填充的图像的形状(就像改变圆的大小)。类似于在WPF中使用propper TileMode的VisualBrush模拟。 使用ForEach + HStack/VStack的性能非常差。
浏览 4提问于2020-07-03得票数 0
回答已采纳
3回答
我正在使用C#和.NET Compact Framework开发一个Windows Mobile应用程序。
我想用较小的图像填充位图。为了填充这个新的位图，我想水平和垂直重复图像，直到位图完全填充。
我该怎么做呢？
谢谢!
浏览 1提问于2009-11-17得票数 2
回答已采纳
假设我有一个张量(None, 2, 56, 56, 256)。现在我想通过去掉最后一列和最后一行来获得形状为(None, 2, 55, 55, 256)的张量。我如何使用Keras/Tensorflow来实现这一点？
浏览 164提问于2019-06-09得票数 1
回答已采纳
在我的问题中，我想在我的神经网络模型中卷积两个张量。
两个张量的形状分别为None，2，1，None，3，1。维度为None的轴表示输入张量的批量大小。对于批量的每个样本，我想将形状为2，1和3，1的两个张量进行卷积。
然而，TensorFlow中的tf.nn.conv1d只能将输入与固定的内核进行卷积。有没有什么函数可以根据批量大小轴支持两个张量的卷积，类似于tf.multiply，它可以为每个样本乘上两个张量，或者只是元素乘法。
我运行的代码可以简化为：
input_signal = Input(shape=(L, M), name='input_signal')
inpu
浏览 1提问于2019-12-24得票数 0
2回答
<mx:Tile width="100%" height="20">
<mx:Button label="btn"/>
<mx:Button label="btn"/>
<mx:Button label="btn"/>
<mx:Button label="btn"/>
<mx:Button label="btn"/>
<mx:Button label="
浏览 1提问于2010-02-02得票数 0
回答已采纳
当我运行print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))时，MNIST For ML Beginners教程给了我一个错误。其他一切都运行得很好。
错误和跟踪：
InternalErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-16-219711f7d235> in <module>()
----> 1 print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.
浏览 0提问于2016-05-19得票数 40
1回答
我有两个张量如下：
标准化张量：
1
10
94
尺寸3的torch.LongStorage
和
批次：
1
10
尺寸为2的torch.LongStorage
我想使用“批处理”来选择“标准化张量”的三维索引。到目前为止，我使用的集合如下：
标准化:long()：聚集(1，批:long())
不幸的是，它正在返回此错误。“错误的参数#1要‘集合’(输入张量必须具有与输出相同的尺寸”
任何帮助都将不胜感激！谢谢
浏览 4提问于2017-08-16得票数 0
我对python和TensorFlow非常陌生，最近几天我在学习"MNIST For ML初学者“()时遇到了一个问题。
在本教程中，我们使用y = tf.nn.softmax(tf.matmul(X, W) + b)获取输出。
我的问题是，例如，X是一个100,784矩阵，W是784,10矩阵，b是一个10张量(像10,1矩阵？)，在我们称为tf.matmul(X，W)之后，我们将得到一个100,10矩阵。这是我的问题，一个100,10矩阵怎么能在这里增加一个b10张量？对我来说没有任何意义。
我知道为什么会有偏见，我也知道为什么需要增加偏见。但我只是不知道"+“操作符在这个
浏览 0提问于2017-09-21得票数 0
回答已采纳
1回答
什么是张量秩？
、、
我是通过张量切片和张量秩得到的。我读了很多与此相关的资料，但都不能满足自己。 有没有人可以借助示例，特别是从TensorFlow的角度来彻底解释呢？
浏览 21提问于2021-03-27得票数 1
回答已采纳
我正在将一个超文本标记语言字符串加载到一个UIWebView中。当UIWebView完成加载时，我像这样调整它的高度：
- (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *)webView {
float newSize = [[webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"document.documentElement.scrollHeight"] floatValue];
[self.webViewContent setFrame:CGRectMake(self.webVie
浏览 1提问于2011-08-30得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
