tensorflow的tensor怎么输出值

2024-11-04

学习TensorFlow，打印输出tensor的值

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession.因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作. 一 class tf.Session 运行tensorflow操作

机器学习-Tensorflow之Tensor和Dataset学习

好了,咱们今天终于进入了现阶段机器学习领域内最流行的一个框架啦——TensorFlow.对的,这款由谷歌开发的机器学习框架非常的简单易用并且得到了几乎所有主流的认可,谷歌为了推广它的这个框架甚至单独开辟了免费学习这个框架的视频教程,可惜这些教程都是基于TensorFlow1.0版本的,一直没有更新.现在都是TensorFlow2.0版本了,其中的开发的API的变化非常非常大,很多都是不兼容的,非常坑,如果大家还是觉得要跳坑,我不拦着哈.它的应用的官方视频教程的地址是https://develop

获取tensorflow中tensor的值

tensorflow中的tensor值的获取: import tensorflow as tf #定义变量a a=tf.Variable([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) #定义索引 indics=[[0,0,0],[0,1,1],[0,1,2]] #把a中索引为indics的值取出 b=tf.gather_nd(a,indics) #初始化 init=tf.global_variables_initializer() with tf.Sessi

8 tensorflow修改tensor张量矩阵的某一列

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

tensorflow中tensor的静态维度和动态维度

tf中使用张量(tensor)这种数据结构来表示所有的数据,可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表,张量会在各个节点之间流动,参与计算. 张量具有静态维度和动态维度. 在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度,这个维度可以被定义为不确定的,例如定义一个tensor的维度是[None,10],表示这个tensor的第一个维度是不确定的,可以是任意的,None 表示具体维度值要在图运行过程中确定.在图运行的时候,张量在图中各个节点之间流动,此时张量具有的维度是动态维度,依据操作的需要,动态

tensorflow enqueue_many传入多个值的列表传入异常问题————Shape () must have rank at least 1

tf 的队列操作enqueue_many传入的值是列表,但是放入[]列表抛异常 File "C:\Users\lihongjie\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\data_flow_ops.py", line 377, in enqueue_many batch_dim = vals[0].get_shape().with_rank_at_least(1)[0]

tensorflow四维tensor的形状以及函数tf.argmax( )的笔记

关于tensorflow里多维数组(主要是四维)的组织形式之前一直没弄懂,最近遇到相关问题,算是搞清楚了一些东西,特别记下来,免得自己又遗忘了. 三维形式能很简单的脑补出来三维的形状,不再赘述. 之前一直纠结四维的时候数据是怎样填充的.特别是遇到深度学习的时候输入都是[batch,height,width,channel],这种四维的张量的时候,是怎样个数据的形状. 先看代码: prediction2 = tf.constant([1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,14,14,15,1,

如何在C++中获得完整的类型名称（RTTI的typeid在不同平台下有不同的输出值表达，自建类改进了RTTI丢失的信息）

Wrote by mutouyun. (http://darkc.at/cxx-get-the-name-of-the-given-type/) 地球人都知道C++里有一个typeid操作符可以用来获取一个类型/表达式的名称: std::cout << typeid(int).name() << std::endl; 但是这个name()的返回值是取决于编译器的,在vc和gcc中打印出来的结果如下: int // vc i // gcc 一个稍微长一点的类型名称,比如: c

tensorflow.reshap(tensor,shape,name)的使用说明

tensorflow as tf tf.reshape(tensor, shape, name=None) reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式. 其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1.-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,函数会自动计算(根据已给定的维度,自动推出-1指定的维度),但列表中只能存在一个-1.(当然如果存在多个-1,就是一个存在多解的方程了) # tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

对Tensorflow中tensor的理解

Tensor即张量,在tensorflow中所有的数据都通过张量流来传输,在看代码的时候,对张量的概念很不解,很容易和矩阵弄混,今天晚上查了点资料,并深入了解了一下,简单总结一下什么是张量的阶,以及张量的shape是什么? 在tensorflow中,张量的维数被描述为“阶”,张量是以list的形式存储的.list有几重中括号,对应的张量就是几阶.如t=[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ],t就是一个二阶张量. 我们可以认为,一阶张量,如[1,2,3],相当于一个向量,二阶张量,

tensorflow中tensor与数组之间的转换

# 主要是两个方法: # 1.数组转tensor:数组a, tensor_a=tf.convert_to_tensor(a) # 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval() import tensorflow as tf import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print (a) b=tf.constant(a) with tf.Session() as sess: print (b) f

FastJson 输出值首字母大小写问题

解决方案: 1. 如果你的项目由多个模块且为分布式部署, 则可考虑使用设置System.property 2. 一般只是极少数的代码出现此情况, 那么建议直接在你的单例Service初始化时, 在静态块中直接改变TypeUtils的变量值, 如果用Spring的话可以使用InitializingBean进行处理 TypeUtils.compatibleWithJavaBean = true; 3. 此变量是public的注意要在一个地方进行改动, 避免线程安全问题项目组使用FastJson,

Tensorflow之变量赋值输出1+2+3+4+5+6+7+8+...

一.导入tensorflow import tensorflow as tf 二.定义计算图 (1)常量初始化 constant_name = tf.constant(value) (2)变量初始化创建变量: name_variable = tf.Variable(value,name) 个别变量初始化: init_op = name_variable.initializer() 所有变量初始化: init_op = tf.global_variables_initializer() 注:使用

Tensorflow中Tensor对象的常用方法（持续更新）

Tensor是Tensorflow中重要的对象.下面是Tensor的常用方法,后面还会写一篇随笔记录Variable的用法. 1. 生成一个(常)Tensor对象 >>>A = tf.constant(4) >>>B = tf.constant([[1, 2], [3, 4])) >>>A <tf.Tensor: id=76, shape=(), dtype=int32, numpy=4> >>>B <tf.Tens

调用一个系统命令，并读取它的输出值（使用QProcess.readAll）

下面我们再看一个更复杂的例子,调用一个系统命令,这里我使用的是 Windows,因此需要调用 dir:如果你是在 Linux 进行编译,就需要改成 ls 了. mainwindow.h #ifndef MAINWINDOW_H #define MAINWINDOW_H #include <QtGui> class MainWindow : public QMainWindow { Q_OBJECT public: MainWindow(QWidget *parent = ); ~MainWin

tensorflow, TypeError:'Tensor' object is not callable

解决办法:两个tensor相乘,需要加“*”.

利用js获取时间并输出值

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title></title><script type="text/javascript"> window.onload=function(){ setInterval(function(){ var date=new Date(); var

jQuery选中下拉列表，输出值

jQuery部分: $("#form1 select").change(function () { var s=[]; $("#form1 select :selected").each(function () { var temp=$(this).html(); s.push(temp);//注意这里不能使方括号 }) var xx=s.join();//默认中间加逗号 $("div:last").html(xx);}) html部分:<

ios开发之--CGRectGetXxx方法图解和代码NSLog输出值

- (void)test { CGRect rect = CGRectMake(, , , ); // 最小Y坐标,即矩形的顶部top y坐标: minY = rect.y = 20.000000 NSLog(@"CGRectGetMinY = y = %f", CGRectGetMinY(rect)); // 最大Y坐标,即矩形的底部bottom y坐标:maxY = y + height = 50 NSLog(@"CGRectGetMaxY = y + height =

egret.Capabilities 在pc和移动端输出值

egret.log("Device:", egret.Capabilities.os, App.DeviceUtils.IsWeb, App.DeviceUtils.isMobile); PC:window pc,true,false PC端F12调试模式:Android(Ios),true,true 手机浏览器:Android(Ios),true,true

关于yolov3 训练输出值

Region xx: cfg文件中yolo-layer的索引: Avg IOU:当前迭代中,预测的box与标注的box的平均交并比,越大越好,期望数值为1: Class: 标注物体的分类准确率,越大越好,期望数值为1: obj: 越大越好,期望数值为1: No obj: 越小越好: .5R: 以IOU=0.5为阈值时候的recall; 0.75R: 以IOU=0.75为阈值时候的recall; count:正样本数目.

tensorflow的tensor怎么输出值

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