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我想写一个Keras层(使用TF后端)来反转输入张量的元素1，5和9的符号。出于您的好奇心: net处理(pT，eta，φ，M)表示中的四个动量。我想反转伪快度分量的符号。，我会这样做： def flip_eta( x ): x[1] = -x[1] x[9]= -x[9]
TypeError:
浏览 25提问于2019-01-16得票数 1
有了tensorflow 1.3中的标量摘要，我现在可以定义一个‘族’，它将有助于在相同的tensorboard选项卡下对相关指标进行分组。precision(labels, predictions)然后，我可以通过执行以下操作在tensorboard中的单个选项卡下显示这些内容：
tf.summary.scalar('precision', precision, family = 'precision/recall'
浏览 8修改于2017-08-25得票数 1
我使用的是jQuery选项卡控件：我的设计是： <!-- review tabs --> <ul>
<li id="tf1"><a href="..ucid=1" tit
浏览 0修改于2011-07-04得票数 0
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我是TensorFlow新手，我正在使用MNIST数据集遵循初学者的教程，我想只使用0-8 (不包括9级)来训练模型，所以在代码中的哪里是10，我将其替换为9，但是在代码的训练部分，如何要求next_batch()排除9级？(tf.float32, [None, 784]) b = tf.Variable(<
浏览 1修改于2018-05-23得票数 1
当我运行我的代码时，我总是看到来自Tensorflow的调试信息，它将显示我的两个GPU卡的信息。然而，如果我没有指定TF，会使用哪一个？如果我有多个GPU卡，我是否需要为TF指定一个GPU以提高效率。谢谢~！
浏览 19提问于2017-08-28得票数 1
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一个例子可以是： [1, 2, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [7, 8, 9, 1],.=tf.int32)tensor2 = tf.constant([
浏览 1提问于2020-02-22得票数 0
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这是一个简单的代码，它使用tensorflow在计算图中创建一个节点：tf.constant(5)writer.close()tensorboard --logdir=[!
浏览 3修改于2017-04-28得票数 0
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string regexValue = "CB/TF8/C9"; bool test = Regex.IsMatch(string.Join("\r\n", "This is the description CB/TTF8/C9 and this is more description CB/TF8/C9", "
浏览 14修改于2021-08-04得票数 0
a = tf.constant([[1, 2, 3, 1], [4, 5, 6, 1], [7, 8, 9, 1]])
mul = tf.constant([1, 3, 2])数组( 4，5，6，1，4，5，6，1，4，5，6，1，1，6，6，1，1，7，8，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，<
浏览 0修改于2019-12-14得票数 0
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import tensorflow as tfb = tf.constant([[5,4,3,2,1],[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]])
product_sum =tf.reduce_sum(tf.mul(a,b))
print pro
浏览 12修改于2017-02-18得票数 1
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我将以下代码放在不同的GtkNotebook选项卡和不同的类中： self.vsm_fig = plt.figure(1) subplots_adjust(bottom=0.20) self.tf_idf_chart_vbox.pack_start(se
浏览 8提问于2013-06-12得票数 0
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model9 = tf.nn.relu(tf.matmul(x1,w9)+b)train = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(error)
tenso
浏览 3提问于2017-09-25得票数 0
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), dtype=int32)tf.Tensor([4 5 6 7 8 9 0], shape=(7,), dtype=int32)tf.Tensor([8 9], shape=(2,), dtypetf.Tensor([0 1 2 3 4 5
浏览 21提问于2019-12-21得票数 1
u9 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(16, (2, 2), strides=(2, 2), padding='same')(c8)c9 = tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), padding='same')(u9)
c9
浏览 72提问于2020-01-27得票数 0
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对不起，Tensorflow和Python中的Newbee，我实现这段代码是为了学习9个随机数的和。n_samples = 100
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[n_samples])
x_value = tf.placeholder(tf.float32, shape=[n_samples, <e
浏览 12修改于2017-03-02得票数 0
下面是我的代码：print(inputX.shape)输出在……里面y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) #labels
W = tf.Variable(tf.random_normal([1, 9])
浏览 0提问于2017-06-08得票数 1
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我试图将在下面的循环中创建的变量$d、$tf_name、$db_orig存储到一个文件中。我希望以一个以选项卡分隔的MY_FILE.txt结束，该选项卡包含以下字段$d、$tf_name、$db_orig以及这组变量的每一次迭代，这些变量将存储在文件MY_FILE.txt的新行中。MY_ARRAY=() do
folderIN=(${IN//_/ })
tf_name=${folderIN[-1]%&#
浏览 5提问于2017-02-16得票数 1
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我能得到的最接近的例子是在这个问题上：import tensorflow as tfg = tf.Graph() A = tf.Variable(tf.random_normal( [25,16] ))
浏览 8修改于2018-05-11得票数 26
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我们知道tf.multiply可以像这样广播：import numpy as npb = tf.Variable(np.arange(4))sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.multiply
浏览 2提问于2017-01-11得票数 2
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