tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素.tf.nn.embedding_lookup(tensor, id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; c = np.random.random([10,1]) b = tf.nn.embedding_lookup(c, [1, 3]) with tf.Session()…

关于np.random.RandomState.np.random.rand.np.random.random.np.random_sample参考https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50405670 tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素.tf.nn.embedding_lookup(params, ids):params可以是张量也可以是数组等,id就是对应的索引,其他的参数不介…

http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do embedding_lookup function retrieves rows of the params tensor. The behavior is similar to using indexing with arrays in numpy. E.g.: matrix = np.random.random([1…

tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None) 首先通过一下一个简单的例子来了解一下tf.nn.embedding_lookup()的用法 a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) >>>a.eval() Out[51]: array([[ 1, 2,…

转自:https://www.cnblogs.com/gaofighting/p/9625868.html //里边有两个很好理解的例子. tf.nn.embedding_lookup(params, ids):params可以是张量也可以是数组等,id就是对应的索引,其他的参数不介绍. 就是上图中的这样一个作用.…

函数: tf.nn.embedding_lookup( params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None ) 参数说明: params: 表示完整的嵌入张量,或者除了第一维度之外具有相同形状的P个张量的列表,表示经分割的嵌入张量 ids: 一个类型为int32或int64的Tensor,包含要在params中查找的id partition_strategy: 指定分区策略的…

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(s…

在分析Attention-over-attention源码过程中,对于tensorflow.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数的总结: 首先来看一下,函数: def bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, # 前向RNN cell_bw, # 后向RNN inputs, # 输入 sequence_length=None,# 输入序列的实际长度(可选,默认为输入序列的最大长度) initial_state_fw=None, # 前向的…

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deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这…

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,…