我有一批Tensorflow张量，它们由dataset.padded_batch批量处理，因为张量的长度不同。 从这些张量中，我想选择几个随机值，不包括填充值。下面是一个最小的例子，其中填充的值是'-1‘。import mathimport tensorflow as tf
cells = np.array([[0,1,2
浏览 7提问于2018-12-28得票数 0
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我有张量的列表和表示它们的概率质量函数的列表。如何根据概率质量函数，让tensorflow随机选取一个张量。我看不出有什么办法可以做到这一点：另一种方法是以类似的方式使用tf.case，我从许多
浏览 4提问于2016-06-10得票数 1
其中，给出了从Tensorflow张量获得多个随机值的解决方案。给出了以下解决方案import tensorflow as tf
nuMs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,nuMs’中随机选择一些值(由'size‘占位符给出)。但是，此解决方案可以多次从“nuMs”中选择相同的<
浏览 1提问于2018-12-31得票数 1
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我正在尝试遵循tensorflow上的udacity教程，在那里我遇到了以下两行单词嵌入模型：这是完整的示例：
浏览 4提问于2016-06-07得票数 11
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我试图在Keras中创建一个自定义层，每次从k张量中选择inputs随机样本。inputs):目标是在第一个维度中选择例如，如果inputs张量的形状是[500, 32, 32, 3]，它应该返回形状[k, 32, 32, 3]的张量，其中每个调用该层的调用都应该选择不
浏览 4提问于2022-06-15得票数 1
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我试图操纵不同神经网络的单个权重，看看它们的性能是如何降低的。作为这些实验的一部分，我被要求从它们的重量张量中随机取样，我理解为用替换的抽样(在统计意义上)。然而，由于它是高维的，我被如何以一种公平的方式来做这件事所困扰。下面是我考虑这个问题的方法和研究：
这以前是通过选择一个随机层，然后在该层中选择一个随机权重来实现的(忽略选择随机权重的实现)。考虑一下这样的2级张量
浏览 0提问于2019-04-28得票数 1
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我有三个张量，A, B and C in tensorflow，A和B都是形状(m, n, r)，C是(m, n, 1)形状的二元张量。A = tf.random_normal([20, 100, 10])
B = tf.rando
浏览 2提问于2015-12-18得票数 16
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tf.Variable(tf.random_normal(它将随机值分配给用户向量尚不清楚的是A_train.dense_shape[0]是如何从。所有的在线文档都指出，如果不使用session.run，我们就无法从张量中获得值，因为我使用的是tensorflow 2.8，所以如果不使用sessio
浏览 5提问于2022-06-15得票数 0
我正在尝试创建一个脚本，将允许我播放，从一个列表，一个随机的圣诞电台按下按钮后使用mpg123。我遇到的问题是，很多时候，同一个电台都会播放。我正在摆弄列表，但却很难让它正常工作。
浏览 47提问于2020-09-17得票数 0
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我看到ImageFolder的__getitem__(index)方法可以同时获得索引的张量和类。但是，如果我想使用ImageFolder从我选择的一个类(或多个类)中随机抽取一定数量的图像，然后为__getitem__方法获取它们的索引，该怎么办？(有点像反向操作，即选择类-> get index而不是选择index -> get class)
如何做到这一点？
浏览 3提问于2018-08-12得票数 0
在文档的几个部分(例如Dataset Iterators )中，有对Stateful Objects的引用。他们到底是什么?他们在图表中扮演什么角色？
浏览 1提问于2018-10-03得票数 5
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我是个新手。根据，tf.greater返回(x>y)元素级的真值。x = tf.random_uniform([]) # Empty array as shape creates a scalar.print('x: '+str(x.eval()))out = tf.cond(tf.greater(x, y), lambda: x + y, lambda: x - y)
print(sess.run(tf.greater(x,
浏览 0提问于2018-08-29得票数 1
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我有一个值列表，随机选择了4个值，现在想从主列表中排除这4个随机值。我如何在Python中做到这一点？:print 'selected values:', selected_values 结果如下:选择的值: 2，5，9，3 那么现在如何从主
浏览 36提问于2019-10-02得票数 0
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我正在复习TensorFlow教程，名为“面向专家的深度MNIST”(我希望对“专家”这个词的理解非常宽松！) initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)它只输出截断正态分布的值。在我看来，我只是把它看作是一个随机数的矩阵(ok，张量)。为了实际创建补丁，他们使用以下代码：
W_conv1 = weight_var
浏览 1提问于2016-09-11得票数 0
现在，在cifar10_train.py中的火车函数中，我们得到的图像如下在distorted_inputs()函数中然后，该函数返回形状[batch_size, 32, 32, 3]的4D张量，其中batch_size = 128。我的问题是，在tf.train.shuffle_batch()函数中，额外的记录来自哪里？我们不会传递任何文件名或读取器对象。
有人能解释一下我们是如何从</em
浏览 7提问于2016-01-04得票数 8
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这个问题是关于访问张量中的单个元素，比如[1,2,3]。我需要访问内部元素，但当张量的大小很大时，需要更长的时间)提前谢谢。
浏览 1提问于2016-02-02得票数 50
在Tensorflow中，我如何在图中间的python张量列表之间进行选择，作为对图的其余部分的输入？
基本上，我有一个张量的python列表，这些张量是要在图的其余部分中用作输入的候选。我希望在不添加需要计算列表中所有张量的额外依赖项的情况下从它们中进行选择(我认为如果我使用tf.cond，就会发生这种情况)。如何选择其中一个？我不能在python级别这样做，因为我是根据占位符计
浏览 1提问于2017-07-14得票数 0
我希望从一个列表中选择一个单词，同时从同一个列表中排除先前的随机选择。
试图修改下面的以满足我的需要而没有运气。
浏览 0提问于2019-06-20得票数 0
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我想从张量中提取单个值，并在保留反向传播的同时对其进行操作。backend as Kfrom keras.layers import Dense, Activation, Input然而，， start_pad似乎是具有x维数的张量我希望start_
浏览 0提问于2018-09-10得票数 1
我想要定义一个度量函数，它同时将两个输出都定义为accepts ，这样它就可以查看regression预测来决定保留哪些索引，并使用这些索引从classification预测中选择张量，并计算一些度量。}, metrics=[Accuracy2()]在tf.估值器INFO:tensorflow:损失= 0.01015341，步骤= 36 (1.108秒)I
浏览 0提问于2019-06-25得票数 2
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