tensorflow中的非嵌套粗糙张量
非嵌套粗糙张量是指在TensorFlow中的一种数据结构，它是一个多维数组，可以存储和处理大规模的数值数据。与嵌套粗糙张量不同，非嵌套粗糙张量是一个平坦的数据结构，没有嵌套的层级结构。
分类： 非嵌套粗糙张量可以根据数据类型进行分类，包括浮点型张量、整型张量、布尔型张量等。
优势：
- 高效存储和处理：非嵌套粗糙张量在内存中以连续的方式存储数据，提供了高效的数据访问和处理能力，能够快速进行数值计算和运算。
- 多维数据处理：非嵌套粗糙张量支持多维数据的存储和处理，可以方便地表示和操作高维数据，如图像、音频、文本等。
- 并行计算：TensorFlow利用非嵌套粗糙张量的特性，可以进行并行计算，充分利用多核CPU和GPU的计算能力，加速模型训练和推理过程。
应用场景： 非嵌套粗糙张量在机器学习、深度学习和数据分析等领域有广泛的应用，常用于构建和训练神经网络模型，进行图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了多个与TensorFlow相关的产品和服务，包括云服务器、GPU云服务器、容器服务、人工智能平台等。其中，推荐的产品是腾讯云的GPU云服务器，可以提供强大的计算能力，加速TensorFlow模型的训练和推理过程。
产品介绍链接地址： 腾讯云GPU云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu
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7592,2045,2236], [7592,2045,2236,6358, 16429, 2072]]>
但我对tf.concat、tf.ragged.map_flat_values或tf.squeeze的组合一无所知
浏览 10提问于2021-02-23得票数 0
给出了在Tensorflow 2.4.1及更高版本的粗糙张量上使用tf.map_fn的示例：print(tf.map_fn(tf.math.square, digits))
但是，以下示例在Tensorflow 2.4.1或Tensorflow 2.5中运行时会导致错误“类型为'RaggedTensor‘<e
浏览 7提问于2021-08-04得票数 0
2回答
我想从TensorFlow 2.0中的张量列表中创建一个粗糙的张量，如下所示：b = tf.convert_to_tensor([1,2,3另一方面，下面的代码从列表列表创建一个参差不齐的张量，运行良好。a = [1,2]tf.ragged.constant([a,b])
有没有办法直接从张量列表中<
浏览 37提问于2019-08-04得票数 5
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a], [a, a, a], [a, a, a, a, a, a, a], [a, a]]我得到了一个形状为4的张量
浏览 2提问于2021-03-29得票数 0
Tensorflow最近发布了粗糙的张量：
但是没有任何文档说明如何将破烂的数据保存为TFRecord，并使用data进行还原。
浏览 0提问于2019-03-09得票数 5
1回答
用粗糙张量广播
、、、
将x定义为：>>> x = tf.constant([1, 2, 3])>>> tf.constanttf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy= [ 4, 10, 18]], dtype=int32)>
而这张张量破了的不是
浏览 8提问于2020-05-22得票数 1
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我试图使用tensorflow的来映射一个粗糙的张量，但是我得到了一个我无法修复的错误。下面是一些演示错误的最小代码：def outer_product(x, [[0, 0],])
InvalidArgumentError:所有fl
浏览 11提问于2021-12-16得票数 1
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我想知道是否有任何方法太过循环的粗糙张量，类似于tf.map_fn。我衣衫褴褛的张量有一个不同数量的行，但包含4个点，我想要检索。输入如下：ragged_tensor[1] equals (50, 4)
现在，我可以通过遍历RaggedTensor中的第一个张量来检索所有的点所有的帮助都是感激的。
浏览 0提问于2019-12-12得票数 4
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我有一个粗糙的张量：我想将长度大于1的行中元素的值设置为特定值。17712], [16753], [11850], [13028], [10155], [15734, 0], [126], [10135], [17665]]], dtype=tf.int32
浏览 14提问于2020-06-04得票数 2
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我似乎想不出如何用tensorflow.js创建一个粗糙的张量。我在api文档中也找不到任何东西。
我正在做一个简单的猫对狗AI，并有不同大小的图像。我使用fs.readFileSync获取缓冲区，使用toJson方法，然后在训练数据中使用对象上的data属性作为向量。因为图像是不同的，每个矢量都是不同的大小，因此需要一个粗糙的张量。我已经尝试过在我的</
浏览 0提问于2019-04-28得票数 2
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1回答
如何重塑粗糙的张量？
、、、
假设将两个三维嵌入序列叠加到一个粗糙的张量中： n_elements = tf.reduce_prod(argstf.ragged.stack((foo(2, 3), foo(5, 3)), axis=0)如何将c转换为形状[2, None, 3] (因为您知道这个张量就是这个形状
浏览 5提问于2022-05-24得票数 2
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2回答
我正在学习粗糙张量及其在粒子跟踪中的应用。我有以下最小的例子，它再现了我一直在经历的错误。import tensorflow as tffromNotOkStatusException as e:
InvalidArgumentError: Invalid input_h shape: [1,8,8] [1
浏览 28提问于2020-12-14得票数 0
2回答
广播和级联粗糙张量
、、、、
我有一个粗糙的张量维数[BATCH_SIZE, TIME_STEPS, EMBEDDING_DIM]。我想用另一个形状[BATCH_SIZE, AUG_DIM]张量的数据来增加最后一个轴。如果每个例子的张量都不是变化的TIME_STEPS，我可以简单地用tf.repeat重新构造第二个张量，然后使用tf.concat
# create并且在不同的示
浏览 4提问于2021-03-12得票数 7
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1回答
我刚接触到tensorflow，我正在尝试连接两个不同形状的张量。张量有形状：# <tf.Tensor: id=38, shape=(30000, 943, 1), dtype=float64
<tf.Tensor: id=2, shape，1)的张量？在连接之前，我试着把它们转换成粗糙的张量：b2 =
浏览 8提问于2022-07-19得票数 3
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Tensorflow提供了粗糙张量(https://www.tensorflow.org/guide/ragged_tensor)。但是，PyTorch不提供这样的数据结构。import numpy as npprint(x) # [list([0]) list([0, 1])]
import tensorflow
浏览 31提问于2019-10-08得票数 8
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我正在使用tensorflow v2.7.0，并试图使用粗糙的张量创建一个ML模型。
问题是，tf.linalg.diag、tf.matmul和tf.linalg.det并不是在使用粗糙的张量。我已经找到了一个解决办法，把粗糙的张量转换成粗糙的张量，然后把它转换回粗糙的张量，但在全局模型中应用
浏览 8提问于2021-12-20得票数 1
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1回答
将稠密张量转换为粗糙张量
、、、
我有一个稀疏张量，我把它转换成密集张量。在使用tf.sparse.to_dense从稀疏到密集转换之后，我得到了如下所示的输出：我希望删除默认值，即零，并将其转换为如下所示的粗糙张量：
以上两幅图像中的数据是不同的。我查看了Tensorflow文档，我无法找到任何方法来完成这个任务。我尝试使用boolean_mask，主要的问题是单独计算每一行的boolean_mas
浏览 0提问于2019-07-11得票数 3
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1回答
我正在学习Tensorflow.js，我遇到了一个问题。所以，我使用的数据是粗糙的字符串向量。我已经使用tf.string.stringSplit()标记了数据，但是现在我在访问数据时遇到了困难。我可以调用split.values.print()来获取张量中的值摘要的控制台日志，但我不知道如何直接访问这些值。我无法找到关于tf.NamedTensorMaps的文档，我希望将张量中的
浏览 7提问于2022-04-23得票数 0
我在试着训练一个序列到序列的自动编码器。输入形状为[sample, time_step, input_dim]，每个样本的时间步长各不相同。下面是我的模型的实现：output_dim = 32 model：[list(), list(), list()...]的Python列表，其中每个list()都是一个序列，并且具有形状[time_step, input
浏览 5提问于2020-09-09得票数 1
我需要在一个粗糙的张量中得到值，方法是沿着粗糙的维度进行索引。解释了失败的原因：
RaggedTensors支持多维索引和切片，但有一个限制:不允许将索引设置为粗糙的维度。这种情况是有问题的，因为指示的值可能存在于某些行中，而另一些行则不存在。在这种情况下，我们是否应该(1)引发一个IndexError；(2)使用默认值；或者(3)跳过该值并返回一个行数比我们开始时少的<
浏览 0提问于2019-03-27得票数 5
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