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...
tf.map_fn 是如何工作的?gau*_*clb 5 tensorflow 看演示:elems = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) squares = map_fn(lambda x: x * x, elems) # squares == [1, 4, 9, 16, 25, 36] elems = (np.array([1, 2, 3]), np.array([-1, 1, -1])) alternate = map_fn(lambda ...
其中,我们的数据就是从clip #1到clip #n,我们需要对每一个clip应用相同的方法function,比如是卷积函数tf.nn.conv2d(),从而得到batch_size个结果result #1到result #n。这个就是map_fn()的效果,而且,因为各个batch之间没有关联,所以可以并行快速高效地处理。我们再看看这个函数的用法,先贴出其API手册: tf.map_...
map_fn在轴0上解栈elems以获得元素序列;调用fn来转换每个元素;然后将转换后的值重新堆叠在一起。 使用single-Tensor 输入和输出映射函数 如果elems是单个张量并且fn的签名是tf.Tensor->tf.Tensor,那么map_fn(fn, elems)等价于tf.stack([fn(elem) for elem in tf.unstack(elems)])。例如: tf.map_fn(fn=lam...
tf.map_fn import numpy as np import tensorflow as tf elems = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) tf.map_fn(lambda x: x * x, elems) <tf.Tensor: shape=(6,), dtype=int64, numpy=array([ 1, 4, 9, 16, 25, 36])>
tf.map_fn( fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=None, back_prop=True, swap_memory=False, infer_shape=True, name=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. The simplest version ofmap_fnrepeatedly applies the callablefnto a sequence of elements from first to last. The elemen...
要将我们的输入要素map(features)转换为此形状,我们可以执行以下reshape操作: input_layer = tf.reshape(features, [-1, 28, 28, 1]) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 请注意,我们已经指出-1了批量大小,其中规定了此维度应根据输入值的数量进行动态计算 features,并保持所有其他维度的大小不...
tf.cond(condition,fn1,fn2,name=None) 这个函数类似于C++中的三元运算符z = cond ? x : y,含义为如果condition条件为真,执行函数fn1,否则执行函数fn2。huber实现代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defhuber_loss(labels,preds,delta=14.0):residual=tf.abs(labels-preds)deff1(...
tf.map_fn():对输入张量中的每个元素应用指定的函数,并返回一个新的张量。 tf.foldl()和tf.foldr():对输入张量中的元素进行累加或累减操作。 tf.scan():对输入张量中的元素进行累加操作,并返回一个新的张量。 tf.gradient():计算给定操作的梯度。 tf.gradients_and_hessians():计算给定操作的梯度和Hessian矩...
map(_parse_fn, num_parallel_calls=10).prefetch(500000) # Randomizes input using a window of 256 elements (read into memory) if perform_shuffle: dataset = dataset.shuffle(buffer_size=256) # epochs from blending together. dataset = dataset.repeat(num_epochs) dataset = dataset.batch(batch_...