TypeError(‘提要的值不能是tf.Tensor对象...)，尽管我提供了一个numpy数组 - 腾讯云开发者社区

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tf.Session

一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。...这是实验性的，可能会发生变化。注意，与run相反，提要只指定图元素。张量将由后续的partial_run调用提供。参数:fetches: 单个图元素，或一组图元素。...图形元素可以是以下类型之一:一个tf.Operation。对应的获取值将为None。tf.Tensor。相应的获取值将是一个包含该张量值的numpy ndarray。tf.SparseTensor。...feed_dict中的每个键都可以是以下类型之一:如果键是tf.Tensor，其值可以是Python标量、字符串、列表或numpy ndarray，可以转换为与该张量相同的dtype。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。

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TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量

)> 2.3 创建元素为指定值的tensor 如果你熟悉numpy创建数组的方法，你一定见过zeros()、ones()等方法，TensorFlow中也有这些方法。...在实际应用中，经常需要随机初始化元素服从某种分布的tensor，TensorFlow中也提供了这种功能。...，在TensorFlow中通过gather()方法和gather_nd()方法提供了这种索引方法。..., False, False]])> 可以看到，返回的是一个shape与a相同的tensor，在a小于零的位置是True，大于零的位置为False。...方法返回的结果在True的位置取值是a中对应位置元素的值，在False位置是b中对应元素的值。

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TensorFlow2.0（2）：数学运算

，那么，当两个张量维度数或者形状不一样时能不能进行运算呢？...[ 9, 20, 33]]])> 可以看到，一个一维的张量与一个三维张量进行运算是完全没有问题的，从运算结果上可以看出，相当于是三维张量中的每一行数据与张量a进行运算，为什么可以这样运输呢？...逐元素比较两个数组的形状，当逐个比较的元素值（注意，这个元素值是指描述张量形状数组的值，不是张量的值）满足以下条件时，认为满足 Broadcasting 的条件：（1）相等（2）其中一个张量形状数组元素值为...算术运算的结果的形状的每一元素，是两个数组形状逐元素比较时的最大值。...），然后从最后端的形状数组元素依次往前比较，先是就是3与3比，结果是相等，接着1与2相比，因为其中一个为1，所以a的形状变成了（1,2,3），继续1与2比较，因为其中一个为1，所以a的形状变成了（2,2,3

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TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理

为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。...Tensor对象的形式存在，可以通过numpy()方法访问真实值。...from_tensors() from_tensors()方法接受一个集合类型对象作为参数，返回值为一个TensorDataset类型对象，对象内容、shape因传入参数类型而异。...**（3）通过读取磁盘中的文件（文本、图片等等）来创建Dataset。**tf.data中提供了TextLineDataset、TFRecordDataset等对象来实现此功能。...2 功能函数（1）take() 功能：用于返回一个新的Dataset对象，新的Dataset对象包含的数据是原Dataset对象的子集。

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TensorFlow修炼之道（3）——计算图和会话（Graph&Session）

' 类似Tensor的对象许多TensorFlow操作将一个或多个tf.Tensor对象作为参数。...例如，tf.matmul接收两个tf.Tensor对象，tf.add_n接收一个n个tf.Tensor对象的列表。...类似Tensor的对象包括以下类型的元素： tf.Tensor tf.Variable numpy.ndarray list（和类似张量的对象的列表）标量Python类型：bool，float，int...`sess.run(output)`将返回一个NumPy数组，包含计算的结果。...feeds，它是从tf.Tensor对象（通常是tf.placeholder张量）到值（通常是Python标量、列表或NumPy数组）的映射，将在执行中替换那些张量。

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Tensorflow2——Eager模式简介以及运用

, numpy=array([[4]])> m.numpy() #将tensor转化为numpy数组 #例如定义一个二维数组 a=tf.constant([[1,2],[3,4]]) a.numpy...numpy=6.0> v.read_value() #直接读取变量的值，读取出来的结果是一个...tensor 返回：tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=6.0> 总结：可以看到在eager执行下，每个操作后的返回值是tf.Tensor，其包含具体值...optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() 2、定义loss的函数,计算损失值，SparseCategoricalCrossentropy()是一个可调用的对象。...///dataset是一个可迭对象，用iter对他进行迭代，然后用next方法取出列表里面的下一个数据 next(it,’-1’) 这个-1是默认值，从-1的下一个也就是0开始取，其实还是列表的第一个。

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Transformers 4.37 中文文档（三十三）4-37-中文文档-三十三-

利用当今大量可用的未标记文本，它们提供了一种有效的方式来预训练连续的词表示，可以在下游任务中进行微调，以及在句子级别上对其进行上下文化。...langs（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor或Numpy数组，可选）— 用于指示输入中每个标记的语言的并行标记序列。...lengths（形状为(batch_size,)的tf.Tensor或Numpy数组，可选）— 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。...langs（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor或Numpy 数组，可选） - 用于指示输入中每个标记的语言的并行标记序列。...langs（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor或Numpy数组，可选）- 用于指示输入中每个标记的语言的并行标记序列。

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 1

Numpy 的操作很像....0 的 tensor 对象....tensor 对象. tf.ones(shape, dtype=tf.dtypes.float32, name=None) 参数: shape: 数组的形状- dype: 数据类型, 默认为 float32...格式: tf.fill(shape, value, name=None) 参数: shape: 数组的形状- value: 填充的值- name: 数据名称例子: # tf.fill f1 =...- indices: A Tensor. types 必须是: int32, int64.

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TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值

)>, indices=tf.Tensor: id=154, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([2, 5])>) 从上述输出可以看到，top_k()方法返回的是一个...TopKV2类型对象，内部包含两部分数据：第一部分是排序后的真实数据[5, 4]，可以通过TopKV2对象的values属性获取；第二部分是排序后数据所在原Tensor中的索引[2, 5]，可以通过TopKV2...对象的indices获取。...9、第三块的9比较，第一块的5最小，索引为0，所以返回的Tensor中第一个元素是0。...注意：argmin()方法在没有指定维度时，默认返回的是第0维度最小值的索引，这与reducemin()方法不同，reducemin()方法在没有指定维度是是返回整个Tensor中所有元素中的最小值。

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Transformers 4.37 中文文档（二十）

可接受的值为: 'tf': 返回 TensorFlow tf.constant 对象。 'pt': 返回 PyTorch torch.Tensor 对象。...'np': 返回 Numpy np.ndarray 对象。填充输入值/输入向量或一批输入值/输入向量到预定义长度或批次中的最大序列长度。...请注意，如果image是 PIL 图像，则这将触发将其转换为 NumPy 数组。...如果提供了 PIL 图像，缩放将自动发生。使用mean和std对image进行归一化。请注意，如果image是 PIL 图像，则这将触发将其转换为 NumPy 数组。...loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选，当提供labels时返回，其中 n 是未屏蔽标签的数量) — 分类损失。

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TensorFlow常用函数

Tensoflow常用函数本文记录的是TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值...as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中，通过改变axis=0或1来控制执行的维度 0：表示经度，跨行，down 1：表示纬度，跨列，across 如果不指定的话，则全员参与计算 tf.cast...x2 Out[3]: tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int64, numpy=array([1, 2, 3])> tf.reduce_max/min 计算张量维度上的最值...3), dtype=float64, numpy= array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])> In [7]: tf.reduce_mean(i) # 默认是全部数值的均值...再将随机数标记为可训练，这样在神经网络的反向传播中就可以通过梯度下降更新参数w了数学运算四则运算：tf.add(t1,t2)、tf.subtract、tf.multiply、tf.divide 平方

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Transformers 4.37 中文文档（八十九）

该参数的值定义了重叠标记的数量。 pad_to_multiple_of（int，可选） — 如果设置，将填充序列到提供的值的倍数。...什么是输入 ID？ bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 每个输入序列标记的边界框。...什么是输入 ID？ bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 每个输入序列标记的边界框。...什么是输入 ID？ bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 每个输入序列令牌的边界框。...什么是输入 ID？ bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy 数组或tf.Tensor，可选） - 每个输入序列标记的边界框。

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Transformers 4.37 中文文档（八十一）

每个序列可以是 numpy 数组，浮点值列表，numpy 数组列表或浮点值列表的列表。必须是单声道音频，不是立体声，即每个时间步长一个浮点数。...这可用于为转录提供或“提示工程”上下文，例如自定义词汇或专有名词，以使其更有可能正确预测这些单词。它不能与decoder_start_token_id结合使用，因为它会覆盖此值。...如果定义了 compression_ratio_threshold，请确保 temperature 是一个值列表。compression_ratio_threshold 的常见值为 1.35。...这个特性背后的直觉是，低对数概率的片段可以通过增加温度注入更多随机性来改善。如果定义了 logprob_threshold，请确保 temperature 是一个值列表。...loss（形状为(n,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回，其中 n 是未屏蔽标签的数量）- 语言建模损失。

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Transformers 4.37 中文文档（六十一）

这个模型有三种不同类型的训练，库提供了所有这些训练的检查点：因果语言建模（CLM）是传统的自回归训练（因此这个模型也可以在前一节中）。...什么是位置 ID？ lengths（形状为(batch_size,)的tf.Tensor或Numpy 数组，可选）— 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。...什么是位置 ID？ lengths（形状为(batch_size,)的tf.Tensor或Numpy数组，可选）- 每个句子的长度，可用于避免在填充的标记索引上执行注意力。...什么是位置 ID？ lengths（形状为(batch_size,)的tf.Tensor或 Numpy 数组，可选）- 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。...什么是位置 ID？ lengths (tf.Tensor或Numpy 数组，形状为(batch_size,)，可选) — 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。

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Tensorflow学习——Eager Execution

Eager Execution 是一个灵活的机器学习平台，用于研究和实验，可提供：直观的界面 - 自然地组织代码结构并使用 Python 数据结构。快速迭代小模型和小型数据集。...TensorFlow 数学运算将 Python 对象和 NumPy 数组转换为 tf.Tensor 对象。tf.Tensor.numpy 方法返回对象的值作为 NumPy ndarray。...虽然您可以使用任何 Python 对象表示层，但 TensorFlow 提供了便利的基类 tf.keras.layers.Layer。...变量是对象在 Eager Execution 期间，变量会一直存在，直到相应对象的最后一个引用被移除，然后变量被删除。...输入函数参数必须返回一个标量值。当返回的函数被调用时，它会返回一个 tf.Tensor 对象列表：输入函数的每个参数各对应一个元素。

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

, values, row_splits, name=None ) 在这里，values是要变成参差不齐的数组的值的列表，row_splits是要拆分该值列表的位置的列表，因此行...TensorFlow 提供了多种生成这些随机值的方法。使用tf.random.normal() tf.random.normal()输出给定形状的张量，其中填充了来自正态分布的dtype类型的值。...tf.data.Dataset对象由一系列元素组成，其中每个元素包含一个或多个张量对象。 tf.data.Iterator是一种用于遍历数据集以便可以访问其中的连续单个元素的方法。...我们将研究构建数据管道的两种重要方法，首先是从内存中的 NumPy 数组，其次是从逗号分隔值（CSV）文件。我们还将研究二进制 TFRecord 格式。...梯度下降算法的梯度计算 TenorFlow 的一大优势是它能够自动计算梯度以用于梯度下降算法，这当然是大多数机器学习模型的重要组成部分。 TensorFlow 提供了许多用于梯度计算的方法。

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开刷Cs20之Tensorflow第二弹

Placeholders 是有效操作如果想要提供多个数据点怎么办？is_feedable给TF操作喂数据对测试非常有帮助，输入虚拟值以测试大图的部分什么是懒加载？...=None, name='range') 注意：这个不与numpy的序列相同，Tensor对象是不可迭代的，也就是不能有如下操作： for _ in tf.range(4): # typeError...是一个Tensor,输出将是一个 NumPy n维数组. # 上述联系中第三个例子 import numpy as np sess = tf.Session() a = tf.zeros([2, 3]...因此，建议将手工定义的Tensor对象创建为NumPy数组。常数有什么问题？...当您有一个大图并且只想测试某些部分时，您可以提供虚拟值，因此TensorFlow不会浪费时间进行不必要的计算。

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

例如，假设您实现了一个计算其输入平方的函数：f(x) = x²。在这种情况下，您需要提供相应的导数函数：f′(x) = 2x。...不规则张量不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'SparseTensor' and 'float' 张量数组 tf.TensorArray表示一个张量列表。...如果要向集合添加一些值，可以计算集合和值的并集。队列队列是一种数据结构，您可以将数据记录推送到其中，然后再将它们取出。TensorFlow 在tf.queue包中实现了几种类型的队列。...这种面向对象的方法的一个很好的例子当然是 Keras。让我们看看如何在 Keras 中使用 TF 函数。

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tf.data

注意，如果张量包含一个NumPy数组，并且没有启用立即执行，那么这些值将作为一个或多个tf嵌入到图中。不断的操作。对于大型数据集(> 1 GB)，这可能会浪费内存，并且会遇到图形序列化的字节限制。...如果张量包含一个或多个大型NumPy数组，请考虑本指南中描述的替代方法。参数：tensors:张量的嵌套结构，每个张量的第0维大小相同。返回值：Dataset:一个数据集。...注意，如果张量包含一个NumPy数组，并且没有启用立即执行，那么这些值将作为一个或多个tf嵌入到图中。不断的操作。对于大型数据集(> 1 GB)，这可能会浪费内存，并且会遇到图形序列化的字节限制。...如果张量包含一个或多个大型NumPy数组，请考虑本指南中描述的替代方法。参数：tensors:张量的嵌套结构。返回值：Dataset:一个数据集。...期望值是tf.Tensor和tf. sparseTensor。返回值：Python类型对象的嵌套结构，对应于此数据集元素的每个组件。output_shapes返回此迭代器元素的每个组件的形状。

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深度学习-TensorFlow张量和常用函数

([2, 3]) print(b.shape) (2, 3) 基于numpy数组方式1：通过numpy数组来创建张量： array = np.eye(4,3) array array([[1., 0....1]], dtype=int32)> 指定值的张量 tf.fill([2,3],8) # 指定shape和填充的数值 tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy...]], dtype=float32)> 生成均匀分布的张量 tf.random.uniform(维度,minval=最小值,maxval=最大值) 区间是前闭后开：[minval,maxval) tf.random.uniform...tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中...[3]: tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int64, numpy=array([1, 2, 3])> tf.reduce_max/min 计算张量维度上的最值 In [4]

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tf.Session

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量

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TensorFlow常用函数

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tf.data

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