问题: self.q_eval4next: (100,2) ix=[0,1,0,1---0,1](100,1) 我想取q_eval4next[:,idx] #use_doubleQ 切片用!!!! self.range_index = tf.placeholder(tf.int32,[None,],name='range_index') if self.use_doubleQ: f = tf.map_fn(lambda x: x, self.range_index) # or perhaps s…

#Tensor索引操作 ''''' Tensor支持与numpy.ndarray类似的索引操作,语法上也类似 如无特殊说明,索引出来的结果与原tensor共享内存,即修改一个,另一个会跟着修改 ''' import torch as t a = t.randn(3,4) '''''tensor([[ 0.1986,  0.1809,  1.4662,  0.6693], [-0.8837, -0.0196, -1.0380,  0.2927], [-1.1032, -0.2637, -1.497…

slim.flatten(inputs,outputs_collections=None,scope=None) (注:import tensorflow.contrib.slim as slim) 将输入扁平化但保留batch_size,假设第一维是batch. Args: inputs: a tensor of size [batch_size, …]. outputs_collections: collection to add the outputs. scope: Optional s…

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp…

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp…

TensorFlow提供两种类型的拼接: tf.concat(values, axis, name='concat'):按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack'):按照指定的新建的轴进行拼接 concat t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8…

使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识 :• 使用图 (graphs) 来表示计算 .• 在会话 ( Session ) 中执行图 .• 使用张量 (tensors) 来代表数据 .• 通过变量 ( Variables ) 维护状态 .• 使用供给 ( feeds ) 和取回 ( fetches ) 将数据传入或传出任何操作 概述 TensorFlow 是一个以图 (graphs) 来表示计算的编程系统 , 图中的节点被称之为 op(op-erati…

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法. 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法. tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些. view 我们可以通过view改变一个tensor的shape…