第一个索引是None和批处理索引， 在以下示例中，批处理大小为2(两行)，输入长度为3 In [12]: ar = [[0,1,2],
In [13]: mask下面我将获取item_average，这是prior_ids的平均嵌入，我希望在不使用mask_zero=0的情况下获得嵌入之前，从prior_ids中去掉0值 selected = self.item_embedding_layer
浏览 21提问于2019-04-02得票数 1
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DR试图构建一个双向RNN，用于使用tensorflow进行序列标记。图形编译并运行，但损失在1或2批后变为NaN。
浏览 1提问于2016-05-05得票数 0
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正如标题所述，我试图从tensorflow中的矩阵中提取每一行的最高n个元素，并将结果存储在稀疏张量中。我已经能够用tf.nn.top_n提取索引和值，但是索引并不遵循tf.SparseTensor所要求的约定。具体来说，tf.nn.top_n返回一个与结果值矩阵(行x)形状相同的col索引矩阵，而tf.SparseTensor则需要一个(#非零x2)矩阵，其中每个非零元素有1行，而包含行和col索引的列。这些<em
浏览 1提问于2017-04-05得票数 0
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请您建议如何编写公式，以便：300 0 200 100 0
，，结果应该是Pete，我试过查找，可以找到最后一个非零值为100，但是如何从另一行中获取</em
浏览 2提问于2020-07-23得票数 0
我有两个关于Tensorflow PTB教程代码的问题。下面的代码块来自于代码。
self.:，time_step，：，状态) outputs.append(cell_output)
在第133行中，我们将初始状态设置为零。然后，第153行，我们使用零状态作为rnn步骤的起始状态。这意味着批处理的每个启动状态都设置为零。我认为，如果我们想要应用BPTT(反向传播通过时间)，我们应该使外部(非零)状态输入的步
浏览 2提问于2017-05-09得票数 0
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我需要在我的输入数据上建立一个LSTM模型，这是稀疏向量序列。每个示例的格式是: v_1、v_2、.、v_t，其中每个v_t都是时间t时稀疏的特征向量，格式为i_1、i_2、.、i_n，其中i_j是以1为值的特征索引(其他内容为0)。通常，非零特征的数量约占全部特征的0.001，因此数据非常稀少。现在我要做的是，对于每个批处理，我将稀疏数据转换为密集的numpy矩阵，然后直接传递给LSTM (我不能将整个数据转换为密集格式，因为它不适合内存)。我相信我可以从使用嵌入中获
浏览 4提问于2021-12-17得票数 2
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在自定义损失函数中按条件行动
、、、、
我在tensorflow中定义了一个模型，作为损失函数，我编写了自己的自定义丢失函数。通常，除了正常的MSE功能之外，我还添加了一个惩罚术语：如果这种惩罚是由一些输入、元素和目标之间的产品和和给出的现在，一切都很完美，但我需要向dataset添加一种新的示例，其中一些特性和输出的值为零。因此，在批处理中(在训练期间)，这两种类型的示例，即没有零<em
浏览 1提问于2021-02-11得票数 0
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A = [[1,0],[0,4]]Nonzero indices: [[0,0],[1,1]]x.ravel()[np.flatnonzero(x)]根据非零索引提取元素。
下面是这些操作的。我如何用python在Tensorflo
浏览 4提问于2016-08-30得票数 33
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我正在训练一个GRU层，其中输入的长度不一样。因此，我用0.0填充了输入的特性，使所有序列都具有相同的长度。另一方面，我不想在任何时间步骤中计算任何损失，只要输入的特征向量都是零。例如，在时间步骤1000中，我的批处理大小为34，但是这个批的样本编号33和34在时间步骤1000中缺少数据或特征值。但我已经在tensorflow实现了我的模型。那么，Masking()在tensorflow中的等价性是
浏览 0提问于2018-08-10得票数 3
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现在LSTM需要一个先前的状态作为输入，据我所知，它被初始化为零。我的问题是，在每个序列之后，状态会重置为零吗？例如，我有一个序列1，状态向量在这个序列中向前推进，然后我将下一个序列的状态向量置为0？如果是这样，如何对不相关的序列进行处理；例如，我有来自两个不同文本的样本，将状态从文本1带到文本2是没有意义的；这在实践中是如何处理的？关于测试时间，将状态向量初始化为零，并在整个序列中进位，或者在每个子序列之后重置状态向量？注意:我把t
浏览 1提问于2017-01-23得票数 0
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我正在使用TensorFlow2.0，并尝试编写一个tf.keras.callbacks.Callback来读取批处理的model的输入和输出。我希望能够覆盖on_batch_end并访问model.inputs和model.outputs，但它们不是具有我可以访问的值的EagerTensor。有没有办法访问批处理中涉及的实际张量值？我知道我可以使用model.predict再次运行整个模型，但这将迫使我通过网络运行每一个输入两次(我也可能使用非确定性
浏览 10提问于2019-07-11得票数 10
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一次列车后产生NaN的神经网络
、、、、
我的网络在任何培训之前都会产生正确的(非nan)输出。我不确定这是我输入的问题还是神经网络的问题，因为神经网络看起来很好。神经网络的输入是机器的一些特点，如总计划量、总库存量等，输出是每台机器的总计划量如何分配给其他机器的个别计划量。我最关心的是输入和输出都有很多零，因为数据包含所有的形式，而且不是完整的。我填补了所有的空白，把它放在一个神经网络中。但即使如此，我也不认为在第一班火车后，这项工作会产生南。有人能指出我的问题吗？
浏览 0提问于2018-08-14得票数 0
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m.targets: y,因为initial_state没有tf.placeholder，所以我们如何给它喂食呢在代码中，它定义了一个类。定义self._initial_state = cell.zero_state(batch_size, data_type())，然后定义state = self.此外，它在类中定义了一个函数：
@property def final_state(self): return sel
浏览 3提问于2017-08-15得票数 1
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我试图在Tensorflow中构建一个CNN模型，其中一个批内的所有输入都是相同形状的，但在批间输入在维度1上有所不同(即小批大小相同，而小型批处理形状不同)。为了使这更清楚，我有数据(Nx23x1)的各种值N，我首先按升序排序。在每批(50个样本)I零垫每一个样本，使每个N_i等于最大N在其小批。现在我已经为批处理输入定义了Tensorflow占位符：
input = tf.placeholder(tf.float
浏览 4提问于2017-04-28得票数 1
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我有一个大型的MRI数据集，用于图像分割任务，不能直接放入Colab中的内存中，您可以使用我放在末尾的链接访问数据。484个标签，每个标签的形状为(240,240,155)加载并读取图像。(我用过奶嘴)删除第一层和最后一层，因为它们不包含有用的信息。
堆栈/将它们中的每一个添加到具有for循环的数组中。
浏览 0提问于2021-11-26得票数 1
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我正在遵循Tensorflow教程。.]], shape=(1, 10), dtype=float32)
而test_out和training=False是随机的非零向量。
浏览 2提问于2021-06-05得票数 0
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有很多关于如何返回一个命令的退出代码的问题和答案，但我的案例有点不同……bsub <switches> "command | colorize"bsub <switches> "command"
退出值是
浏览 8提问于2015-01-23得票数 1
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让我们直截了当，目前，我想索引一个张量，并将非零项改为-1和零项，但我不知道如何在TensorFlow中这样做。y_[y_ != 0].assign(-1)原因是TensorFlow似乎不支持布尔索引。我怎么才能修好它？顺便说一句，boolean_mask似乎不适合我，因为我不想返回y_的一部分，我只想让y_改变它的值。
谢谢!
浏览 3提问于2017-11-18得票数 0
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被测试的程序在正常操作时返回零，对于错误情况返回负值。我将此值与作为确定传球/失败的一部分的预期值(并非总是为零)进行比较。问题是通常退出的测试用例返回零，但是os.system()返回-1073740940。到目前为止，其他非零回报正在按预期运行，尽管样本很小。我非常确信被调用的程序正在返回零，因为我在返回之前将返回值输出到std。此外，如果使用来自命令行或批处理文件的相同输入运行程序，
浏览 0提问于2020-06-03得票数 1
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