tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tf.nn.embedding_lookup(params,ids)))

输出:

[[ 1.7063815  -0.01654651 -0.64545987 -0.34758673  0.48317762  0.61799378
0.23066604 1.70424801 -0.96460893 1.46270563]
[ 0.54778326 -0.43954697 -0.3599735 -0.90806082 -0.73178132 -0.87372115
-0.36002708 0.18508744 -0.01786275 0.87135015]
[ 0.07694426 -1.55872459 -0.63802347 -1.5762184 -0.65273981 -1.62801055
0.08332559 1.03982988 -0.96005845 0.17954909]]

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例的更多相关文章

  1. tf.nn.conv2d。卷积函数

    tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, fil ...

  2. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数的使用方法

    import tensorflow as tf labels = [[0.2,0.3,0.5], [0.1,0.6,0.3]]logits = [[2,0.5,1], [0.1,1,3]] a=tf. ...

  3. c++ 函数指针简单实例

    一开始看函数指针的时候我是很懵的,因为不知道它有什么用,之后慢慢就发现了自己的愚昧无知. 假设我们想实现一个数据结构,比如二叉搜索树,堆.又或者是一个快排,归并排序. 我们一般是直接在两个数要比较的时 ...

  4. 第三节,TensorFlow 使用CNN实现手写数字识别(卷积函数tf.nn.convd介绍)

    上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即 ...

  5. Tensorflow BatchNormalization详解:4_使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作

    使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearnin ...

  6. tf.nn.conv2d卷积函数之图片轮廓提取

    一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_for ...

  7. 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)

    1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, stride ...

  8. Tensorflow踩坑之tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()报错 “ValueError: None values not supported.”

    详细解决方法见链接:https://stackoverflow.com/questions/39808336/tensorflow-bidirectional-dynamic-rnn-none-val ...

  9. 【Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积?膨胀卷积

    介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional network ...

随机推荐

  1. SOAPtest报错:error occurred during initialization of vm解决方法

    参考:http://forums.parasoft.com/index.php?act=ST&f=36&t=614 安装SOAPtest报错:error occurred during ...

  2. VS2013 堆栈溢出调查(0xC00000FD: Stack overflow)

    在调试一个代码时,执行过程中会出现如下错误(0xC00000FD: Stack overflow). 很明显是堆栈溢出了. 网上很多方法,都是通过修改设置工程配置,把堆栈调大一些,如下图. 但是堆栈到 ...

  3. I/O和管道

    一:I/O设备 I/O(Input/Output),即输入/输出,通常指数据在内部存储器和外部存储器或其他周边设备之间的输入和输出. 标准输入(STDIN):0 默认接受来自键盘的输入 标准输出(ST ...

  4. 算子:sample(false, 0.1)抽样数据

    抽样示例操作: scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.Hive ...

  5. POJ-3723 Conscription---最大权森林---最小生成树

    题目链接: https://vjudge.net/problem/POJ-3723 题目大意: 需要征募女兵N人, 男兵M人. 每征募一个人需要花费10000美元. 带式如果已经征募的人中有一些关系亲 ...

  6. find()用法

    >>> str = '编程改变世界'>>> str.find('编')0>>> str.find('程')1>>> str.fi ...

  7. border三角形阴影(不规则图形阴影)和多重边框的制作

    前言:这是笔者学习之后自己的理解与整理.如果有错误或者疑问的地方,请大家指正,我会持续更新! 1. border的组合写法 border:border-width border-style borde ...

  8. Spring Cloud学习笔记-002

    搭建Spring Cloud注册中心:Eureka 服务注册:在服务治理框架中,通常都会构建一个注册中心,每个服务单元向注册中心登记自己提供的服务,将主机与端口号.版本号.通信协议等一些附加信息告诉注 ...

  9. Bootstrap File Input 中文文档

    手动安装 您也可以手动地安装插件到你的项目中.只要下载源ZIP或TAR球和提取资产(CSS和JS插件文件夹)到你的项目中. 使用 步骤1:在你页面头部加载以下类库. <link href=&qu ...

  10. 【django小练习之主机管理界面】

    需求: 利用django,js,bootstrap等实现登录,主机管理等操作. 实现截图 登录界面 主机界面,添加及编辑 部门管理界面 代码实现 目录层级 settings.py "&quo ...