以长度为5的张量为例，索引为1、3和4。结果张量应为： [0, 1, 0, 1, 1] 谢谢
浏览 16提问于2019-02-24得票数 0
使用标准TensorFlow运算符，如何将具有升序的值的1D张量转换为1D张量，其中每个值都是从左向右扫描时输入张量中同一索引上的值出现的次数？问题标题中给出了一个示例。
浏览 3提问于2017-09-13得票数 1
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假设我有一个浮点型的2D张量A和一个整型的1D张量B。B中的数字表示A的行的索引，如何在tensorflow图中有效地执行此索引的查找？
浏览 2提问于2017-11-09得票数 1
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我对Tensorflow完全陌生。 我的目标很简单:我有一个3d张量作为输入/训练值，我想把它“映射”到一个1d输出张量。当运行我的模型时，我得到一个错误，1d输出张量不能分配给定义的[5, 5]形状： const model = tf.sequential({ tf.layers.denseinputShape: [5, 5],
浏览 14提问于2020-01-13得票数 2
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所以我有一个张量，model，其中M是模型的数目，B是批，C是类，每个单元是给定模型和批处理的类的概率。然后，我得到了一个正确答案的张量，也就是B大小的1D，我们称之为"t“。如何使用大小为1D的B来返回MxBx1，其中返回的张量只是正确类的值？假设M张量被称为&q
浏览 1提问于2021-04-01得票数 3
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tensorflow中的tf.sparse_to_dense()功能只支持((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)])格式。如何将标准的CSR张量(((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]))转换为tensorflow中的密集表示？例如，给定，data，indices和indptr函数将返回dense张量。[0, <
浏览 1提问于2021-06-20得票数 3
在numpy中，我知道你可以这样做： array[mask] = -1 在给定掩码(布尔数组或0/1)的情况下，对于掩码中值为True的每个索引，将数组中的相关索引设置为该值(在本例中为-1)。我想知道Tensorflow中是否有与上面示例相同的等价操作(基于掩码设置张量中的值)。
浏览 17提问于2020-01-03得票数 1
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我经常使用scikit-learn管道来简化模型处理，我想知道在TensorFlow2.0中使用Keras做类似事情的最简单方法。我想要做的是部署一个Keras模型作为API端点，然后以numpy数组的形式向它提交一段文本，并对其进行标记化、填充和预测。但我不知道这样做的最短路径。0, 1, 1, 0])
tokenizer.
浏览 20提问于2020-10-03得票数 2
假设我有一个具有形状(大小，大小)的2D张量，我想得到两个新的张量，其中包含原始张量的行索引和列索引。所以如果size是2，我想得到[0，0，1，1]和[0，1，0，1]
棘手的是，size是另一个张量，它的值只有
浏览 33提问于2017-08-09得票数 2
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我有一个二维坐标数组，我需要从这个数组中获得一个已知形状的布尔掩码，其中索引在坐标数组中的元素是True。例如，如果我有一个包含[[0, 0], [1, 1], [2, 2], [0, 1], [1, 2]]和给定形状的(5, 5)的索引张量，我需要得到这样一个矩阵：
[[ True, Tr
浏览 2提问于2022-02-09得票数 1
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我正在尝试模仿tf.ones_like()，其中“给定单个张量( tensor )，此操作返回一个与所有元素都设置为1的张量具有相同类型和形状的张量。”除非我想指定某个列索引设置为0。例如，我希望第一列全为0
如果给定tensor = [[1,2,3], [4,5,6]]，那么如果我指定第一列，那么我想返回[[0,1,1
浏览 2提问于2017-08-29得票数 0
根据给定的索引，我需要改变TF中张量的元素。从两个数组a和b (索引)中，我需要计算一个新数组，它根据b中的索引排列a中的元素。对于空的索引，它应该填充NA (或等效的)。例如,b = [-1, 0, 3]
output = [ 10, 20, NA, NA, 30]
浏览 3提问于2017-03-20得票数 2
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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:
浏览 22提问于2020-06-26得票数 2
我想在tensorflow中创建名为decoded_sample_data:0和decoded_sample_data:1的输入。我按如下方式使用了占位符：
sample_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[16000,1],name='decoded_sample_datasr_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.int32, name='
浏览 11提问于2017-12-13得票数 2
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有没有一种方法可以索引稀疏张量的单元/部分，就像在密集张量的情况下？# dens_tensor.shape = [10, 10, 10]如果没有，是否有人知道索引稀疏张量的变通方法？
浏览 0提问于2016-12-16得票数 2
我有一个形状为[batch_size, D]的2D张量A，以及一个形状为[batch_size]的1D张量B。B的每个元素都是A的一个列索引，对于A的每一行，例如。B[i] in [0,D)。在tensorflow中获取值A[B]的最佳方法是什么 例如： A = tf.constant([[0,1,2],
浏览 98提问于2016-07-21得票数 3
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我熟悉theano dimshuffle函数，它允许张量维数的排列。我在tensorflow中寻找一个等价的函数(目前使用0.8.0)。给定一个三维张量x，它被索引为x[a,b,c]，我想做一些类似x.dimshuffle(1,0,2)的事情，这样我就可以索引为[b,a,c]。
它支持吗？如果没有，如何通过使用已经实现的方法实现相同的</
浏览 0提问于2016-04-21得票数 1
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我有一个可能很简单的Tensorflow问题。当我的蒙版是1D时，我正在尝试弄清楚如何做2D boolean_mask。我有一个具有N×F维度的2D张量x和一个具有N维度的1D张量mask。mask包含0和1，我希望将mask值为1的样本保留在x中。有什么简单的方法可以解决这个问题吗？
浏览 0提问于2017-06-11得票数 2
我想使用Rust的库对张量(多维数组)进行切片，但问题是张量是动态形成的，切片存储在用户提供的变量中。如果我预先知道维度，我希望我可以简单地执行以下操作，其中idx是用户提供的索引，x是4维张量：# if `le
浏览 1提问于2020-12-19得票数 2
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毕氏张量标引
、、
我目前正致力于将一些代码从tensorflow转换为py手电筒，我遇到了 func的问题，没有直接的函数来转换它。我想做的基本上是索引，我有两个张量，特征张量形状的[minibatch, 60, 2]和索引张量[minibatch, 8]，比如第一个张量是张量A，第二个张量是B。在Tensorflow中，它直接
浏览 1提问于2019-07-17得票数 3
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