tf.convert_to_tensor_or_indexed_slices convert_to_tensor_or_indexed_slices ( value , dtype = None , name = None ) 1. 2. 3. 4. 5. 输入格式 将给定的对象转换为张量或 IndexedSlices. 如果值为 IndexedSlices 或 SparseTensor,则将其原封不
代码:下面将np.array格式的数据转换为tensor格式,并使用sess.run进行运行 #4.使用tf.convert_to_tensor将数据转换为tensorimportnumpy as np x= np.array([1, 2, 3]) t=tf.convert_to_tensor(x) with tf.Session() as sess:print(sess.run(t)) 5. 使用tf.add(a, b) 进行加和操作, 使用tf.divide...
a= tf.convert_to_tensor(a, name="a") b= tf.convert_to_tensor(b, name="b") c= tf.convert_to_tensor(c, name="c")#Define some computation that uses `a`, `b`, and `c`.returnfoo_op(..., name=scope) Args: name: The name argument that is passed to the op function. defaul...
# tf.ones(shape,dtype = tf.float32)创建全1张量 数据类型默认为float32 tf.ones(shape = (2,1)) tf.ones([6,6]) # tf.fill(dims,value)函数,创建元素值都相同的张量。 # dims表示形状,value表示值 tf.fill(dims=[3,4],value=5) # tf.constant()函数,创建元素值都相同的张量。 tf.constant(...
labels = tf.convert_to_tensor(labels) 2.4 构建BERT分类模型 我们在预训练的BERT模型基础上添加一个分类层。 from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.models import Model class BertClassifier(Model): def __init__(self, bert): ...
@autograph.convert()defhuber_loss(a):iftf.abs(a)<=delta:loss=a*a/2else:loss=delta*(tf.abs(a)-delta/2)returnloss 在执行时将变成这种样子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftf__huber_loss(a):withtf.name_scope('huber_loss'):defif_true():withtf.name_scope('if...
关于TF的目标检测迁移学习,我一开始是想通过Tensorflow提供的API,用JS来实现的。但是官方不但没有案例,网上也没有踩坑的博客,加之我又着急要弄水印检测。 于是就在网上看了很多人用python实现的自定义训练,我也试过很多。运行的时候各种问题,不是缺少模块,就是版本兼容问题说什么convert 't' to a tensor and ...
为了给图执行做好准备，你需要重写代码，使用 tf.cond() 等语句，但是这很繁琐且难以实现。AutoGraph 可以自动完成该转换，保持 Eager 编程的简易性，同时还提升了计算图执行的性能。在该示例中，我们可以使用 autograph.convert() 布置我们的函数，AutoGraph 将自动生成图可用的代码。使用 AutoGraph，由于 decorator，...
(os.path.join("t",i,ii)+"\\"+os.listdir(os.path.join("t",i,ii))[0]))/255,0),tensorflow.expand_dims(tensorflow.io.decode_jpeg(tensorflow.io.read_file(os.path.join("t",i,ii)+"\\2.jpeg"))/255,0)],tensorflow.convert_to_tensor(float(os.listdir(os.path.join("t",i,ii))...
convert_to_tensor(state) action_probabilities = self.neural_network(state) action = tf.squeeze(tf.random.categorical(action_probabilities, num_samples=1), axis=-1) return action.numpy()[0] # 创建强化学习算法 class ReinforcementLearningAlgorithm(object): def __init__(self, policy, learning_...