阅读TensorFlow文档：print(tensor.numpy())
TF支持NumPy
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
我有两个一维TensorFlow张量，我想逐个比较它们，并创建一个新的张量，记录它们不同的索引。对于上下文，它们每个都将索引存储到不同的2D张量中，所以如果我可以像numpy数组一样使用它们，我可能会这样做： failed_preds.appe
浏览 2提问于2017-03-09得票数 0
我有一个多标签分类问题，在训练过程中我的y_true和y_pred如下所示： y_true = tf.constant([[0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 0]])tranformed_values_summed.numpy() 这将返回 tf.Tensor(
[我想将第一个y_true<
浏览 19提问于2020-12-22得票数 1
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tensorflow 1.6a = tf.constant(5)b.eval() # 30
我以为这会导致一个错误tensorflow如何处理这个案子？numpy数组是否以常量张量的形式添加到图形中，以便所有东西仍然可以在GPU上运行？或者会有一些中断来计算CPU上的东西吗？换句话说，与手工定义适当的tf.constant张量相比，用这种方式编
浏览 0提问于2018-03-12得票数 4
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我有两个pytorch张量(单列)，每个元素比较它们，我把它们转换为numpy数组和一个包含40个元素的列。我想逐一比较这两个数组元素，如果一个数组中的值大于0.5，则将其设为1 one 0，并再次将结果转换为py手电筒张量。我该怎么做呢。
浏览 7提问于2021-12-20得票数 0
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我有两个包含图像和标签的形状数组(600 )。当我试图以任何形式将它们传递给Keras/Tensorflow时，我会得到以下错误：具有形状的dtype=uint8数组：(x，500，3)，其中x
浏览 4提问于2021-05-19得票数 2
我有两个张量X和Z，形状为(100,)，我想创建一个张量X x Z，它将产生一个(100, 100)的形状。对于这个矩阵中的每一对元素，我想要应用一些我已经定义的函数，即fn(x，z)，用于矩阵中的每个可能的组合。我是TensorFlow新手，习惯于按顺序思考，在处理numpy数组时，每个向量上有两个for循环。
我如何在TensorFl
浏览 0提问于2020-03-29得票数 3
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。然后，我用tf.reshape函数尝试了其他方法。在文档中，它说‘张量:一个tensor’。所以，l应该是张量。但是它不是tf.tensor类型<em
浏览 2提问于2018-06-27得票数 1
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因此，我再次尝试使用keras运行这个v3微调，我认为数组有一些问题。我已经看过关于这些话题的其他帖子了，但现在我不知道该怎么做了。我经验不多。因此，任何帮助都将不胜感激。下面是整个代码回溯(最近一次调用)：
文件"C:\Users\Shangai\AppData\Local\conda\conda\envs\PSAI\lib\site-packageskeras\preprocessing\image.py"，第1442行中，在_get_batches_of_transformed_sample
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
我看了这段代码：，其中调用Model.fit()时没有输出或目标张量。首先，我认为Model.fit()的行为是使用输入作为输出(这对于这个自动编码器实现来说是有意义的)。但后来我查看了文档，但它并不是这么写的：但是很明显，在这个自动编码器实现中，情况并非如此(x只包含输入)。
浏览 1提问于2019-08-27得票数 1
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我从深入学习的东西开始，使用keras和tensorflow。在第一阶段，我就充满了怀疑。当我使用 (Api1.8)来平放图像时(也可以是多通道)。这是一个，但这里被接受的答案包括西亚诺，并不能确切地解决我的疑虑。例如:假设我有一个(10000,2,96,96)形状的训练数据。现
浏览 0提问于2018-05-09得票数 6
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考虑以下Tensorflow代码：sess = tf.Session()sess.run(op, feed_dict=feed_dict)
由于op是一个空操作，并且不依赖于任何其他操作，那么tensorflow将完成使用指定数据填充feed_dict中的占位符的工作，还是能够解决不需要执行此工作的问题。我猜如果op是一个空的python列表或字典，其行为将是相同的？当feed_dict包含大量数据并且
浏览 1提问于2018-05-20得票数 0
我有存储在.pb中的现有模型，我想通过Add op向图中的张量添加一些常量张量(最初是numpy数组中的数据)，它是如何实现的？据我所知，图中的每个节点都是tensorflow.core.framework.node_def_pb2.NodeDef，所以我需要为Add op创建一个节点，为const张量创建一个节点？这些都是相关的问题：
浏览 0提问于2019-05-24得票数 3
在numpy中，有一个，它比较每个元素的两个张量。输入主要是两个张量和阈值。如果在Fortran中这样做，如果我使用数组A和B作为子程序的参数，那么在执行后续操作之前，首先需要声明子例程中数组的维度。这需要我将数组的维数放入参数中。使输入更加复杂。有没有更简单的方法来实现像Fortran中的allclose这样
浏览 3提问于2022-01-03得票数 0
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我想知道从NumPy数组到张量的转换是如何在PyTorch和Tensorflow中发生的。它是创建整个数组的副本，还是有一些就地机制？其次，如何清除先前由NumPy数组使用的内存，该数组后来被转换为张量。
浏览 3提问于2021-10-12得票数 0
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我需要一个数据集类型的张量，shape=160000，1，2，我想要生成如下所示的组合，但从0到400 [[[0 0]]
[[
浏览 17提问于2019-05-27得票数 0
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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
浏览 5提问于2021-01-24得票数 2
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根据文档：fit函数的参数是numpy数组：
x:训练数据的Numpy数组(如果模型有一个输入)，或者Numpy数组的列表(如果模型有多个输入)。如果模型中的输入层是命名的，您还可以传递一个字典，将输入名映射到Numpy数组。如果从框架本机张量
浏览 1提问于2019-08-20得票数 1
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我正在使用一个预先训练的VGG-16网络将图像转换成特征。我可以按顺序做这件事。但是，我想并行地这样做，我不知道如何正确地构造批处理。具体来说，假设我加载了16个保存在numpy数组中的图像(即16x224x224x3)。我想并行地转换这些。到目前为止，我的情况如下：我最终得
浏览 2提问于2017-08-29得票数 1
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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]y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
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tensorf
浏览 22提问于2020-06-26得票数 2
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