tf.concat(concat_dim, values, name='concat') concat_dim需要连接的矩阵的维度, values需要连接的两个矩阵. a=[[1,2,3],[7,8,9]] b=[[4,5,6],[10,11,12]] tf.concat(0, [a,b], name='concat') 在第零维上连接,就是行, concat=[[1,2,3,4,5,6],[7,,8,9,10,11,12,]] 同样道理,在第一维上连接 tf.concat(1, [a,b],…

用于连接两个矩阵: mn = array_ops.concat([a, d], 1) #  按照第二维度相接,shape1 [m,a] shape2 [m,b] ,concat_done shape : [m,a+b] tensorflow Rnn,Lstm,Gru,源码中是用以上的函数来链接Xt 和 Ht-1 的,两者的shape 分别是[batch_size, emb_size][batch_size,Hidden_size] 连接接后为的shape为:[batch_size,embeddi…

相同点:都是组合重构数据. 不同点:concat()不改变维数,而stack改变了维数(待定!!!) tf.concat是连接两个矩阵的操作,请注意API版本更改问题,相应参数也发生改变,具体查看API. tf.concat(concat_dim, values, name='concat') 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数concat_dim:必须是一个数,表明在哪一维上连接      如果concat_dim是0,那么在某一个shape的第一…

深度学习中,我们经常要使用的技术之一,连接连个通道作为下一个网络层的输入,那么在tensorflow怎么来实现呢? 我查看了tensorflow的API,找到了这个函数: tf.concat(concat_dim, values, name='concat') concat_dim是tensor连接的方向(维度),values是要连接的tensor链表,name是操作名.cancat_dim维度可以不一样,其他维度的尺寸必须一样.下面举两个例子:两个二维tensor连接,两个三维tensor连接…

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

转载自:https://blog.csdn.net/appleml/article/details/71023039 https://www.cnblogs.com/mdumpling/p/8053474.html tf.concat(concat_dim, values, name='concat') t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat(0, [t1, t2]) == > [[1, 2, 3]…

内连接查询 内连接与SqL中inner join一样,即找出两个序列的交集 Model1Container model = new Model1Container(); //内连接 var query = from s in model.Student join c in model.Course on s.CourseCno equals c.Cno select new { ClassID = s.CourseCno, ClassName = c.Cname, Student = new {…

参考:https://stackoverflow.com/questions/41813665/tensorflow-slim-typeerror-expected-int32-got-list-containing-tensors-of-type 我的代码是: image_seq = tf.concat(0, image_seq)然后就报错了:Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.Traceback…

tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如: a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3) ab2 = t…

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/concat…

import numpy as npimport tensorflow as tfsess=tf.Session()a=np.zeros((1,2,3,4))b=np.ones((1,2,3,4))c1 = tf.concat([a, b], axis=-1) # 倒数第一维度增加,其它不变d1=sess.run(c1)print('d1=',d1)print('d1.shape=',d1.shape)c = tf.concat([a, b], axis=-2) #倒数第二维度增加,其它不变d=…

只有电脑,连接树莓派的方法 电脑新建热点 打开TF卡,在根目录新建文件wpa_supplicant.conf,内容如下 country=GB ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev update_config=1 network={ ssid="你的Wifi名称,注意大小写" psk="你的Wifi密码" } 保存退出. 树莓派上电,可以看到树莓派已经连接了wifi,接着就是一般操作了 没有显示…

let arr1 = [1,3,5],arr2 = [2,32,78],arr3 = [];arr3 = arr1.concat(arr2);// arr1 = [1,3,5] arr2 = [2,32,78] arr3 = [1,3,5,2,32,78]…

https://blog.csdn.net/stevenkwong/article/details/52528616…

前言 这里学习的注意力模型是我在研究image caption过程中的出来的经验总结,其实这个注意力模型理解起来并不难,但是国内的博文写的都很不详细或说很不明确,我在看了 attention-mechanism后才完全明白.得以进行后续工作. 这里的注意力模型是论文 Show,Attend and Tell:Neural Image Caption Generation with Visual Attention里设计的,但是注意力模型在大体上来讲都是相通的. 先给大家介绍一下我需要注意力模型的…

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而…

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

一,定义和用法 concat() 方法用于连接两个或多个数组. 该方法不会改变现有的数组,而仅仅会返回被连接数组的一个副本. 语法 arrayObject.concat(arrayX,arrayX,......,arrayX) 参数 描述 arrayX 必需.该参数可以是具体的值,也可以是数组对象.可以是任意多个. 返回值 返回一个新的数组.该数组是通过把所有 arrayX 参数添加到 arrayObject 中生成的.如果要进行 concat() 操作的参数是数组,那么添加的是数组中的元素,而…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

博客转载自:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/77893185 函数原型:slice(input_, begin, size, name=None) 参数: input:待切片的矩阵tensor. begin:起始位置,表示从哪一个数据开始进行切片.这个起始位置从0开始.若input是一个n维的矩阵,则begin是一个长度为n的tensor. size:切片的大小(尺寸),表示则起始位置开始获取每一维上的若干数据.是一个长度与begin…

修改Tensor特定位置的值 如 stack overflow 中提到的方案. TensorFlow不让你直接单独改指定位置的值,但是留了个歪门儿,就是tf.scatter_update这个方法,它可以批量替换张量某一维上的所有数据. def set_value(matrix, x, y, val): # 提取出要更新的行 row = tf.gather(matrix, x) # 构造这行的新数据 new_row = tf.concat([row[:y], [val], row[y+1:]],…

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3…

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

一.tf.nn.dynamic_rnn :函数使用和输出 官网:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn 使用说明: Args: cell: An instance of RNNCell. //自己定义的cell 内容:BasicLSTMCell,BasicRNNCell,GRUCell 等,,, inputs: If time_major == False (default), this must be a Ten…

1. tf.reduce_mean(a) : 求平均值 2. tf.truncated_normal([3,2],stddev=0.1) : 从正态分布中输出随机值,标准差为0,1,构造矩阵为3*2的 3. tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号. A = [[1,3,4,5,6]]B = [[1,3,4], [2,4,…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 22 21:02:02 2019 @author: a """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 1 16:53:26 2018 @author: a """ import tensorflow as tf ############创建…

代码(操纵全局变量) xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy):…

1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难. 2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作.也就是抽象概念的数据流图.当用feed_dict传入具体值以后,就能用sess.run读出具体值. 一.相关内容 https://blog.csdn.net/Cerisier/article/details/79584851 Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值 二.修改矩阵的某一列 代码…

张量的定义 张量(Tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数(可以理解成是向量.矩阵以及更高维结构的统称). But we don’t have to restrict our…