tensorflow 学习笔记-- tf.reduce_max、tf.sequence_mask
1、tf.reduce_max函数的作用:计算张量的各个维度上的元素的最大值。例子:
import tensorflow as tf
max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2])
with tf.Session() as sess:
max_value = sess.run(max_value)
print(max_value)
结果为3
2、tf.sequence_mask的作用是构建序列长度的mask标志 。 例子:
import tensorflow as tf
mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], 5)
with tf.Session() as sess:
mask = sess.run(mask)
print(mask)
结果是:
[[ True False False False False]
[ True True True False False]
[ True True False False False]]
3、两个函数结合使用:
# 根据目标序列长度,选出其中最大值,然后使用该值构建序列长度的mask标志,代码:
import tensorflow as tf
max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2])
mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], max_value)
with tf.Session() as sess:
mask = sess.run(mask)
print(mask)
结果是:
[[ True False False]
[ True True True]
[ True True False]]
---------------------
作者:qq_28808697
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/qq_28808697/article/details/80648657
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
tensorflow 学习笔记-- tf.reduce_max、tf.sequence_mask的更多相关文章
- TensorFlow学习笔记 速记1——tf.nn.dropout
tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None,name=None) 上面方法中常用的是前两个参数: 第一个参数 x:指输入: 第二个 ...
- Tensorflow学习笔记(2):tf.nn.dropout 与 tf.layers.dropout
A quick glance through tensorflow/python/layers/core.py and tensorflow/python/ops/nn_ops.pyreveals t ...
- Tensorflow学习笔记2:About Session, Graph, Operation and Tensor
简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节 ...
- Tensorflow学习笔记2019.01.22
tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱 ...
- Tensorflow学习笔记2019.01.03
tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S ...
- TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]
I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自 ...
- 深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识
深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 s ...
- 深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别
深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- ...
- tensorflow学习笔记(4)-学习率
tensorflow学习笔记(4)-学习率 首先学习率如下图 所以在实际运用中我们会使用指数衰减的学习率 在tf中有这样一个函数 tf.train.exponential_decay(learning ...
- tensorflow学习笔记(3)前置数学知识
tensorflow学习笔记(3)前置数学知识 首先是神经元的模型 接下来是激励函数 神经网络的复杂度计算 层数:隐藏层+输出层 总参数=总的w+b 下图为2层 如下图 w为3*4+4个 b为4* ...
随机推荐
- python3 + selenum 环境搭建
一.安装python3 打开python3官网https://www.python.org/,选择下载相应平台版本. 下载完成之后,根绝需要安装.注意:在安装时需勾选左下角“add python to ...
- winform 自动升级
自动升级系统OAUS的设计与实现(续) (附最新源码) http://www.cnblogs.com/zhuweisky/p/4209058.html Winform在线更新 http://www.c ...
- 微型ORM:PetaPoco 学习资料整理
github地址:https://github.com/CollaboratingPlatypus/PetaPoco petapoco 实体中字段去掉关联(类似于EF中的NotMap) 微型ORM:P ...
- Sencha Cmd使用
通过Sencha Cmd辅助开发基于ExtJS4 MVC的项目 http://www.ineeke.com/archives/1465/ ExtJS4.2:Sencha Cmd 介绍:http://w ...
- P4412 [SHOI2004]最小生成树
传送门 不难发现,对于每一条树边肯定要减小它的权值,对于每一条非树边要增加它的权值 对于每一条非树边\(j\),他肯定与某些树边构成了一个环,那么它的边权必须大于等于这个环上的所有边 设其中一条边为\ ...
- 【插件开发】—— 5 SWT控件以及布局使用
前文回顾: 1 插件学习篇 2 简单的建立插件工程以及模型文件分析 3 利用扩展点,开发透视图 4 SWT编程须知 经过前几篇的介绍,多少对SWT又有了一些认识,那么这篇继续来看一下一些控件的组合使用 ...
- Servlet,jsp,jsp的9大内置对象
以servlet作为控制器 1:servlet的生命周期:以下方法都是servlet容器进行调用 1)构造函数:只被调用一次,当项目启动时或者该servlet被容器第一次调用时,会创建servlet实 ...
- win7 右键菜单残影 消除方法
1. 治标法: 右键桌面->更改分辨率 随便换一个分辨率再还原就OK了! 2. 根治法: 我的电脑-> 属性 ->高级选项-> 高级-> 设置-> 自定义 不 ...
- Zygote和System进程的启动过程、Android应用进程启动过程
1.基本过程 init脚本的启动Zygote Zygote进程的启动 System进程的启动 Android应用进程启动过程 2.init脚本的启动 +------------+ +-------+ ...
- POJ 2002 Squares 数学 + 必须hash
http://poj.org/problem?id=2002 只能说hash比二分快很多.随便一个hash函数都可以完爆二分. 判断是否存在正方形思路如下: 1.枚举任意两个点,作为正方形的一条边,那 ...