Tensorflow 2.x张量与周围单元的平均值
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow 2.x是TensorFlow的最新版本，它引入了许多新功能和改进。
在TensorFlow中，张量是多维数组的数据结构，可以表示各种数据类型，如数字、字符串等。张量是TensorFlow中的基本数据单元，用于存储和传递数据。张量可以具有不同的维度和形状，例如标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）等。
周围单元的平均值是指张量中每个元素与其相邻元素的平均值。在TensorFlow中，可以使用各种函数和操作来计算张量的平均值。例如，可以使用tf.reduce_mean函数来计算张量的平均值，该函数会将张量的所有元素相加并除以元素的总数。
TensorFlow的优势之一是其强大的计算能力和灵活性。它支持并行计算和分布式计算，可以在多个设备和计算资源上进行高效的计算。此外，TensorFlow还提供了丰富的机器学习和深度学习算法库，使开发者能够快速构建和训练各种模型。
TensorFlow的应用场景非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。它被广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、电子商务等。通过使用TensorFlow，开发者可以实现各种复杂的机器学习和深度学习任务。
腾讯云提供了一系列与TensorFlow相关的产品和服务，包括云服务器、GPU实例、容器服务、人工智能平台等。这些产品和服务可以帮助用户快速搭建和部署TensorFlow环境，提供高性能的计算和存储资源，加速模型训练和推理过程。
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- 云服务器（Elastic Compute Cloud，简称CVM）：提供灵活可扩展的计算资源，支持快速部署和管理TensorFlow环境。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
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- 容器服务（TKE）：提供容器化部署和管理的解决方案，方便用户快速构建和部署TensorFlow应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tke
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通过腾讯云的产品和服务，用户可以充分利用TensorFlow的强大功能，构建高性能的机器学习和深度学习应用。
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我有张量，看起来是这样的：
arr = tf.convert_to_tensor([[3, 1],
[6, 2],
[1, 1],
[3, 0],
[5, 1],
[1, 0],
[4, 2]])
只有当第二个元素等于1时，我才需要计算每个单元格的第一个元素的平均
浏览 0提问于2017-12-27得票数 0
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当我运行我的代码时，我试图使用张量流作为后端，并执行以下操作：
import tensorflow
KERAS_BACKEND=tensorflow
import keras
from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
我得到以下错误：
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'tensorflow_backen
浏览 6提问于2020-07-23得票数 2
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用粗糙张量广播
、、、
将x定义为：
>>> import tensorflow as tf
>>> x = tf.constant([1, 2, 3])
为什么这种正常的张量乘积在拉加法中工作得很好：
>>> tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) * tf.expand_dims(x, axis=0)
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[ 1, 4, 9],
[ 4, 10, 18]], dtype=int32)>
而这张张量破了
浏览 8提问于2020-05-22得票数 1
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我使用TensorFlow2.0，并且有一个我想用Numpy处理的张量X。
如果我打印张量，我会得到以下结果：
print(X) =
Tensor("mul_1:0", shape=(1000, 64), dtype=float32)
我尝试使用X.numpy()和X.as_numpy()将张量转换为numpy数组，这会抛出以下错误：
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
AttributeError: 'Tensor' object has no at
浏览 2提问于2020-02-01得票数 1
我试图利用Google 使用张量处理单元来训练神经网络。Tensorflow刚刚发布了一个主要版本2.0，所以我尝试在Tensorflow 2.0中实现这一点。我试过遵循三个指南，但都是为Tensorflow 1.14编写的--而Tensorflow 2.0失败了：
1)遵循指南，我得到了错误：
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
(从引用:以tf.Session(tpu_address)作为会话：)
2)遵循指南，我得到了相同的错误
3)遵循指南，我得到了错误：
Attr
浏览 0提问于2019-10-03得票数 3
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在过去的几周里，我一直在尝试让Yolo v3在TF 2.x中工作，每次我解决一个问题，就会出现另一个问题。主要的挑战是让TensorFlow为每个标度和训练集中的样本进行NonMaxSuppression。我用的是tf.image.non_max_suppression_padded，然后我被
Tensorflow.python.framework.errors_impl.OperatorNotAllowedInGraphError: using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed in Graph execution. Use Ea
浏览 1提问于2020-06-29得票数 0
我刚刚用TensorFlow实现了一个CNN模型。这里，我有一个4维的张量:A=，16,96,96,64。我只需要计算张量A中每个特征映射的平均值(像平均池)，并返回一个大小为16,1,1,64的新张量，它包含A中每个特征映射的平均值。 你能告诉我我是怎么认识到这一点的吗？ 提前感谢！ 一个大小为16,96,96,64的张量，我需要获得这个张量中每个特征映射的平均值，并返回一个大小为16,1,1,64的张量。我不确定如何实现这一点。 结果应该是张量A中包含特征映射平均值的张量，其大小为16,1,1,64。
浏览 54提问于2019-04-28得票数 2
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我正在尝试在TensorFlow2.x中编写一个自定义损失函数，它鼓励输出空间( 2D矩阵)中的渐变梯度。因此，作为损失函数的一个组成部分，我想接受一个张量，并返回一个张量，其中每个单元代表原始张量中相应相邻单元的平均值。 ? 例如，以左上角的单元格为例: 6.3 = (7 +9+ 3)/3，或者以中间的单元格为例: 4.5 = (1 +3+5+7+8+6+4+ 2)/8。 考虑以下代码： def gradient_encouraging_loss(y_true: Tensor, y_pred: Tensor) -> Tensor:
gradient_loss: Ten
浏览 10提问于2020-08-18得票数 1
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我正在尝试使用tf.compat.v1.get_default_graph().get_operations()和tf.compat.v1.get_default_graph().get_tensor_by_name()获取特定的张量，但得到的列表为空。 在TensorFlow 1.7.0中，使用相同的代码，我可以得到预期的结果： import tensorflow as tf
a = tf.constant([1],name='aa')
print(tf.get_default_graph().get_operations())
print(tf.get_default_g
浏览 109提问于2020-09-04得票数 1
我有一个3阶张量的形状(100, 257, 121)，我们称之为y_pred。
我从形状(257, 121)中提取了一个2级张量，我们称之为y_element。
是否有一种类似于tensorflow.not_equal()的方法，将y_element与沿y_pred轴0的其他2级张量单元进行比较，并返回形状(100)的布尔张量。
调用tensorflow.not_equal(y_pred, y_element)确实返回一个bools张量，但其形状与y_pred相同，这意味着它正在将y_element张量与y_pred中的所有3109700个值进行比较。
浏览 2提问于2020-05-18得票数 1
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我有一个形状的张量= a、b、c
沿dim=1的张量平均值将给出形状= A，c的输出
我的目标是计算沿dim=1大于阈值的值的平均值。这在TensorFlow中是怎么可能的？
我知道tf.where()和tf.boolean_mask()函数，但不确定如何使用它们来完成这项任务。
浏览 0提问于2020-05-04得票数 1
我如何知道tensorflow张量是在cuda还是cpu中？举个非常简单的例子：
import tensorflow as tf
tf.debugging.set_log_device_placement(True)
# Place tensors on the CPU
with tf.device('/device:GPU:0'):
a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
# print t
浏览 2提问于2020-10-06得票数 5
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我在Keras中实现一个WGAN，在这里我计算了两个张量的随机加权平均值。
def random_weighted_average(self, generated, real):
alpha = K.random_uniform(shape=K.shape(real))
diff = keras.layers.Subtract()([generated, real])
return keras.layers.Add()([real, keras.layers.Multiply()([alpha, diff])])
这就是它的用法。一旦我尝试创建discriminator
浏览 2提问于2018-05-23得票数 0
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我正在尝试将张量转换成一个数字数组。张量的形状如下所示
LastDenseLayer.output.shape
TensorShape([None, 128])
当我按下面的方式运行代码时，
with tf.Session() as sess:
LastLayer = LastDenseLayer.output.eval()
获取以下错误
模块'tensorflow‘没有属性’会话‘
我正在运行Keras模型，并试图从中获取特定层的值。
无法理解这是不对的。
萨钦
浏览 6提问于2020-02-18得票数 0
我使用一个基于tensorflow 1.6的教程编写了一段代码，该教程使用了'contrib‘，这与我当前的tensorflow版本(2.1.0)不兼容。
我一直无法运行升级脚本，并且降级我的tf版本会导致另一系列问题。
我还尝试在张量流2中使用其他模块，例如tensorflow-addons和禁用版本2行为。
该怎么办？？
浏览 3提问于2020-06-12得票数 0
问题已经在标题中了:当在命令行中安装tensorflow (不管是否在虚拟环境中)时，总是要安装tensorflow版本1.14.0。因此，急切的执行不起作用，我得到错误消息(“张量对象没有属性numpy.”)等等)。然而，tensorflow文档指出，它应该是最近的tensorflow 2版本，这实际上是我需要的版本。我很乐意阅读你对这个问题的建议。
克尔沃特
浏览 0提问于2020-01-20得票数 1
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我试图为python中的网络构建一个tensorflow图，其中我需要张量(标量值)作为np.array的索引--代码片段如下所示：
def get_votes(input, classnum):
in_shape = input.get_shape().as_list()
votes = np.zeros([classnum])
for i in range(0,in_shape[0]):
print(input[i])
votes[input[i]]=votes[input[i]]+1
输入是一维张量。
我得到的错误是：
"C
浏览 2提问于2020-07-09得票数 1
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我有两个张量(OQ，OA)，在我的模型的最后一层的末尾，形状如下。
OQ形状：(1,600)
OA形状：(1600)
这些张量是'tensorflow.python.framework.ops.Tensor‘型的。
如何计算Tensorflow 2.0中这些张量的余弦相似性和欧氏距离？，我们又得到一个张量，还是在0,1之间得到一个单一的分数值？请帮帮忙。
我试过了，但没能看到比分。
score_cosine = tf.losses.cosine_similarity(tf.nn.l2_normalize(OQ, 0), tf.nn.l2_normalize(OA, 0))
pri
浏览 5提问于2020-03-06得票数 1
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我正在将.pb模型转换为tflite。我在推理时使用带有完全卷积网络的图像金字塔。但是它显示了这个错误(不使用resize_tensor_input)
ValueError: Cannot set tensor: Dimension mismatch. Got 150 but expected 300 for dimension 1 of input 35.
在allocate_tensors()之前使用resize_tensor_input之后，它再次抛出错误。
RuntimeError: tensorflow/lite/kernels/reshape.cc:66 num_input_ele
浏览 0提问于2020-10-13得票数 0
我一直在尝试转换一个类型的张量：
tensorflow.python.framework.ops.Tensor
给一个贪婪的人：
<class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>
我一直在寻找解决办法，但却找不到。任何帮助都将不胜感激。
上下文：
本文利用Keras序列模型的特征提取方法得到了张量。输出是第一种类型的张量。但是，当我试图使用.numpy()将其转换为numpy时，它没有处理以下错误：
'Tensor' object has no attribute 'numpy'
浏览 4提问于2020-10-17得票数 3
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我已经在TensorFlow工作了大约一年，我正在从Tf1.x过渡到TF2.0，我正在寻找一些关于如何在TF2.0中使用tf.keras.backend库的指导。我了解到，过渡到Tf2.0应该可以消除建模和构建图形中的大量冗余，因为在早期的TensorFlow版本中有许多方法可以创建等效层(我对此非常感激！)，但我仍然无法理解何时使用tf.keras.backend，因为这些操作与其他TensorFlow库似乎是多余的。
我看到tf.keras.backend中的一些函数与其他TensorFlow库是冗余的。例如，tf.keras.backend.abs和tf.math.abs不是别名(或者至
浏览 2提问于2019-12-16得票数 6
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我要使用这个TensorFlow来混合张量和Keras张量：
但是，当输出需要是Keras张量而不是TensorFlow张量时，问题发生在最后一层。有什么简单的方法可以直接转化吗？还是有一个Keras函数可以进行双线性调整？
finalOut = predict_flow2
finalOut = tf.image.resize_bilinear(finalOut, tf.stack([h, w]), align_corners=True)
model = Model(input=input, output=finalOut)
model.summary()
错误信息：
TypeError:将
浏览 2提问于2018-02-23得票数 5
TypeError:如果启用张量相等，张量是不可接受的。相反，使用tensor.experimental_ref()作为键。
..。在运行下面的代码时显示。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
print(tf.__version__)
seed_num=1
data_path = 'Caltech-256/'
batch_size = 80 # the numbe
浏览 3提问于2020-04-27得票数 2
0回答
我需要计算张量x和一组张量ys之间的平均欧几里得距离(在tensorflow中表示为具有附加维度的单个张量)。对于一个可行的训练，计算必须是批量的(只有X，Y保持不变)，而且计算必须是可微的，我不知道广播是否违反了这一要求。我知道如何计算所有张量的平均值，以及xs和ys之间的欧几里得距离，其中xs和ys的维数相同，但这里我有点迷路了。
浏览 2提问于2017-12-05得票数 0
我在做：
with sess.as_default():
inputs = tf.random.uniform(
shape=[10],
minval=-1,
maxval=1,
dtype=tf.dtypes.float32
)
outputs = inputs * 2
return inputs, outputs
然而，这给了我一些不正确的价值观：
[-0.35871983 0.38419914 0.4842844
浏览 2提问于2020-02-13得票数 0
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我有一个形状为[x, y]的张量，我想要减去平均值，然后逐行除以标准差(即我想对每一行做这件事)。在TensorFlow中执行此操作的最有效方法是什么？
当然，我可以按如下方式遍历各行：
new_tensor = [i - tf.reduce_mean(i) for i in old_tensor]
...to减去平均值，然后做一些类似的事情来找出标准差并除以它，但这是在TensorFlow中做这件事的最好方法吗？
浏览 1提问于2016-08-02得票数 4
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在tensorflow一书中，我想知道你如何接受张量，比如说，
t1 = [a1, a2, a3, a4, a5, ...]
并输出一个张量
t2 = [0, (a1)/2, (a1+a2)/2, (a2+a3)/2, (a3+a4)/2, ...]
基本上，输入张量前两个项的平均值是输出张量的值，在零的开头有一些填充。为了节省时间，我想以批处理/矢量化的方式这样做。
有什么建议吗？
浏览 1提问于2021-03-14得票数 0
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我试图求张量的平方。常数= tf.constant(1，2，3) tft =常数*常数
#https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/Session
sess = tf.compat.v1.Session()
with sess.as_default():
print(tft.eval())
但是，它返回以下错误：
NotImplementedError:启用紧急执行时不支持eval，您需要的是.numpy()吗？
我知道我能阻止渴望的解脱
将tensorflow作为tf导入
tf.compat.v1.disable_
浏览 0提问于2019-11-20得票数 3
从打印输出来看，它是功能。但根据
操作是TensorFlow图中的一个节点，它以零或多个张量对象作为输入，并生成零或多个张量对象作为输出。类型操作的对象是通过调用Python构造函数(例如tf.matmul)或tf.Graph.create_op来创建的。
它是一个构造函数。所以我认为这是一个类名。但是，打印tf.matmul的返回值表明它是张量，而不是“类型操作的对象”。类张量是从类操作继承来的吗？我试图在tensorflow源代码中找到tf.matmul的定义，但没有得到它。
浏览 17提问于2019-11-15得票数 1
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有没有办法将音频文件(wav)直接加载到tensorflow中的张量？然后，再次将张量转换为音频文件？我看到一些人将音频转换为spectogram，但我找不到任何人可以将spectogram转换为音频。
浏览 29提问于2018-02-08得票数 0
我有一堆图像，张量shape=(?，64，64)。我正在尝试对每个图像应用一个蒙版，获取蒙版内像素的平均值，并与使用不同蒙版计算的平均值进行比较。我会用它来比较均方误差。通常，我会通过循环遍历切片来计算，但tensorflow不允许循环。有什么建议要怎么做吗？
for l in range(NumberOfExams):
I = images[l,:,:]
meansRef[l] = I[referenceMasks[l,:,:]]
meansOut[l] = I[calculatedMasks[l,:,:]]
MSE = np.mean((meansRef - means
浏览 1提问于2018-10-24得票数 2
目前，谷歌公司使用tensorflow 1.4.1。我想把它升级到1.5.0版本。每次执行!pip install --upgrade tensorflow命令时，笔记本实例都会成功地将tensorflow版本升级到1.5.0。但是在升级操作之后，tensorflow实例只支持"CPU“。
当我执行这个命令时，它没有显示任何内容：
from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()
是否应该有另一种方法来升级tensorflow？比如升级到tensorflow-gpu软件包？还有
浏览 2提问于2018-02-11得票数 5
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除其他外，机器学习框架包括以下功能：
增援
衡量标准和损失
这些函数是张量的简单转换，似乎是框架独立的。但是，例如，使用一些特定于tensorflow的函数，如tf.convert_to_tensor()或tf.cast()。因此，它不能很容易地使用在火把。另外，tensorflow非常喜欢使用tensorflow张量，而不是numpy张量来创建tensorflow图。
是否有任何现有的努力或想法，如何编写这样的函数的方式，可以在这两个框架中使用？我在想纯粹的numpy函数，它可以以某种方式转换为tensorflow或Py手电筒。
浏览 4提问于2022-04-01得票数 1
我有一个来自特征提取模块的5D图像序列(无，4，10，4,1536)，但我需要在所有序列特征中取平均值/总和，以便适合2DCNN层(4D张量)，如何在TensorFlow中具体做到这一点？提前谢谢。
浏览 25提问于2021-01-23得票数 0
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运行用keras制作的CNN时，我有以下错误
"venv/lib/python3.6/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py"，文件第4185行，在truncated_normal返回tf.truncated_normal(形状、平均值、stddev、dtype=dtype、seed=seed) AttributeError:模块'tensorflow‘没有属性'truncated_normal’
我已经安装和重新安装了几次Tensorflow 2.0。会发生什么事？
浏览 5提问于2019-10-11得票数 4
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我使用的是Python 3.7.7和Tensorflow 2.1.0。 我有这个张量： tf.Tensor([...], shape=(5, 512), dtype=float32) 我想计算它在每个元素上的平均值，得到一个形状为(1, 512)的张量，但我不知道怎么做。我尝试过tf.math.reduce_mean，但它返回一个数字。 这是我尝试过的： support_set_embeddings = encoder(X_train) # tf.Tensor([...], shape=(5, 512), dtype=float32)
class_prototype = tf.math.re
浏览 54提问于2020-08-23得票数 0
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我正在使用TensorFlow version=2.0.0、python version=3.7.9和我试图导入以下内容：
import tensorflow.contrib.layers as layers
我知道这个错误：
Exception has occurred: ModuleNotFoundError
No module named 'tensorflow.contrib'
正如我在本中所读到的，tensorflow.contrib在2.0中并不存在。有谁知道有什么可以替代的吗？我试图将我的代码从1.0升级到2.0，因为我不想使用Tf1.0。我正在使用这个包来建立一
浏览 38提问于2022-02-11得票数 1
我有一个运行在Ubuntu16.04.4LTS上的AWS EC2 p2.xlarge实例，它是使用创建的。我使用的是keras/张量流conda环境：
$ source activate tensorflow_p36
我正在尝试使用以下命令()将Rasterio和GDAL安装在Keras - Tensor AMI安装之上：
$ sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis/ppa
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python-numpy gdal-bin libgdal-dev
$ pip install
浏览 2提问于2018-05-17得票数 3
我是tensorflow的新手，为了熟悉tensorflow，我正在跟踪一些在线练习。我想做以下工作：
从任意正态分布创建两个形状为300的张量x和y。使用tf.cond()返回：
如果(x - y)中所有元素的平均值为负值，则(x - y)的均方误差。
张量(x - y)中所有元素的绝对值之和。
我的实施：
x = tf.random_normal([300])
y = tf.random_normal([300])
mse = lambda: tf.losses.mean_squared_error(y, x)
absval = lambda: tf.abs(tf.
浏览 1提问于2017-12-15得票数 4
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我正面临着tensorFlow的麻烦。执行下列代码
import tensorflow as tf
import input_data
learning_rate = 0.01
training_epochs = 25
batch_size = 100
display_step = 1
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# tensorflow graph input
X = tf.placeholder('float', [None, 784]) # mnist
浏览 6提问于2017-01-17得票数 35
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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假设我有一个Tensorflow张量。如何将张量的维数(形状)作为整数值？我知道有两种方法，tensor.get_shape()和tf.shape(tensor)，但我不能将形状值作为整数int32值。
例如，下面我创建了一个二维张量，我需要以int32的形式获得行数和列数，这样我就可以调用reshape()来创建形状为(num_rows * num_cols, 1)的张量。但是，方法tensor.get_shape()返回值为Dimension类型，而不是int32类型。
import tensorflow as tf
import numpy as np
sess = tf.Sessio
浏览 0提问于2016-11-17得票数 101
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1回答
我需要使用Tensorflow计算mAP在这个中描述的对象检测。
平均精度(AP)是一种典型的用于排名集的性能度量。AveragePrecision定义为每个真正后的精度分数的平均值，在范围S中的TP给定范围S= 7，排列列表(增益向量)G=1，1，1，1，0，0，1，1，1，0，0，1/0分别表示与相关/非相关项目相关的收益：
AP = (1/1 + 2/2 + 3/4 + 4/5) /4= 0.8875。
平均精度(mAP)：一组查询的平均精度值的平均值。
我得到了5个单热张量和预测：
prediction_A
prediction_B
prediction_C
prediction_
浏览 6提问于2017-04-07得票数 14
回答已采纳
我是tensorflow的新手，我想从张量的每一行计算平均值。Tensorflow使用tf.reduce_mean操作来实现这一点。问题是，当一行有nan值时，该行的平均值也是nan。除此之外，为了更好地理解tensorflow的理念，我想自己实现这一点。那么，我该如何手动实现它呢？我写的代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
ratings = np.array([[7, 6, 7, 4, 5, 4], [6, 7, np.NaN, 4, 3, 4], [np.NaN, 3, 3, 1, 1, np.NaN],
浏览 10提问于2018-07-29得票数 1
回答已采纳
我需要创建LSTM单元，但不是为网络中的权重和偏差创建新的变量，而是LSTM单元中的权重和偏差来自另一个网络的输出，即，我需要能够将张量(而不是变量，例如使用重用)传递给LSTM单元，以用于权重和偏差。有没有办法在Tensorflow中做到这一点？请注意，我的目标不是定义LSTM，而是要知道是否有任何方法可以在当前实现中传递张量。
浏览 1提问于2019-01-18得票数 2
我有一个TensorFlow Keras模型(TensorFlow 2.6.0)；下面是一个基本的例子： import tensorflow as tf
x = inp = tf.keras.Input((5,))
x = tf.keras.layers.Dense(7, activation="relu")(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inp, x) 我想获取模型图中的所有tf.Operation对象，选择特定的操作，然后创建一个新的tf.function或tf.keras.Model
浏览 21提问于2021-10-08得票数 0
每当我尝试打印时，总是得到截断的结果
import tensorflow as tf
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
tensor = tf.constant(np.ones(999))
tensor = tf.Print(tensor, [tensor])
sess = tf.Session()
sess.run(tensor)
如你所见，我遵循了我在上找到的指南
但是输出结果很简单
...\core\kernels\logging_ops.cc:79] 1 1 1...
我想看看完整的张量，谢谢。
浏览 2提问于2018-03-22得票数 13
我想通过保留10%的最大条目来过滤张量。有没有Tensorflow函数可以做到这一点？一个可能的实现是什么样子的？我正在寻找可以处理形状张量[N,W,H,C]和[N,W*H*C]的东西。 通过过滤器，我的意思是张量的形状保持不变，但只保留了最大的10%。因此，除了10%最大的条目之外，所有条目都变为零。 这有可能吗？
浏览 36提问于2019-03-05得票数 3
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我使用Python2.7，我不能更新它，我有这行代码，它会在星号上引发一个错误，我不知道为什么？以及如何修复！
inp = tf.random.uniform(shape=[4, 6, 2], maxval=20, dtype=tf.int32)
out = tf.math.reduce_max(inp, axis=2)
am = tf.math.argmax(out, axis=1)
o = tf.gather_nd(inp, [*enumerate(am)])
这段代码是关于使用TensorFlow 1.14从3D张量中获取一个二维最大张量。如下图所示：
浏览 1提问于2020-08-22得票数 2
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我正在学习TF 2，但由于某些原因，我需要在项目中使用TF 1。
然而，当我在if中使用张量作为布尔条件时，出现了一个问题。为了简单演示，我将使用以下示例。
import tensorflow as tf
a = tf.constant(2.0)
if a :
print('hi')
错误：using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function.
我希望类型
浏览 0提问于2020-05-07得票数 0
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