TensorFlow中的高阶函数:tf.map_fn()在 TensorFlow中,有一些函数被称为高阶函数(high-level function),和在python中的高阶函数意义相似,其也是将函数当成参数传入,以实现一些有趣的,有用的操作。其中tf.ma…
其中的fn是一个可调用的(callable)函数,就是我们图中的function,一般会使用lambda表达式表示。elems是需要做处理的Tensors,TF将会将elems从第一维展开,进行map处理。主要就是那么两个,其中dtype为可选项,但是比较重要,他表示的是fn函数的输出类型,如果fn返回的类型和elems中的不同,那么就必须显式指定为和fn返回类型...
在TensorFlow中,可以使用`tf.map_fn`函数来处理稀疏张量。稀疏张量是一种表示大部分元素为零的高维张量的有效方式。`tf.map_fn`函数可以对稀疏张量的非零元素进行逐个操作,并返回...
把tf.map_fn替换成tf.where实现 举例: 把 label_tensor = tf.map_fn(lambda x: tf.cond(x >= 1, lambda: 1, lambda: 0), label_tensor)改成 label_tensor = tf.where(label_tensor >= 1, tf.ones_like(label_tensor), tf.zeros_like(label_tensor))...
albisdef model_fn(graph_tensor_spec: tfgnn.GraphTensorSpec): """Builds a GNN as a Keras model.""" graph = inputs = tf.keras.Input(type_spec=graph_tensor_spec) # Encode input features (callback omitted for brevity). graph = tfgnn.keras.layers.MapFeatures( node_sets_fn=set...
x=tf.placeholder(tf.string,shape=[None,])image_bin=tf.decode_base64(x)image_bin_reshape=tf.reshape(image_bin,shape=[-1,])images=tf.map_fn(lambda img:tf.image.decode_png(img),image_bin_reshape,dtype=tf.uint8)image_gray=tf.image.rgb_to_grayscale(images)image_resized=tf.image.resize...
在tf中还有batch与threads的概念,可以异步的读取数据,保证在GPU或者CPU进行计算的时候,读取数据这个操作也可以多线程异步执行 优化过程 将整体程序中的预处理部分从代码中去除,直接用Map-Reduce批处理去做。 输出为TensorFlow Record格式,避免使用Feed_dict。
tf.nest.map_structure(lambdax,y: x.assign(y), model_weights, mean_client_weights)returnmodel_weights TFF snippet 现在就需要tff进行不同placement数据的整合,以及重写tff.templates.IterativeProcess的两个方法了。 python # initialize method@tff.tf_computationdefserver_init():model = model_fn()returnmod...
model=model_fn((None,None,CHANNELS),N_CLASSES)model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(),loss=losses.CategoricalCrossentropy(),metrics=[metrics.CategoricalAccuracy()])model.fit(x=get_dataset(FILENAMES),steps_per_epoch=100,epochs=10)
params.update({'scope': 'bn_%d' %i}) deep_inputs = tf.contrib.layers.fully_connected(inputs=deep_inputs, num_outputs=layers[i], \ #normalizer_fn=normalizer_fn, normalizer_params=normalizer_params, \ weights_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(l2_reg), scope='mlp%d...