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...
因此，卷积滤波器取决于批次中的每个示例。对我来说起作用的是创建一个定制层，并在那里做map_fn。
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...
tf.map_fn 可用指定函数对数据流图张量映射,生成仅包含每个标签在所有类标签列表索引秩1张量。tf.nn.softmax用索引预测。 调试CNN,观察滤波器(卷积核)每轮迭代变化。设计良好CNN,第一个卷积层工作,输入权值被随机初始化。权值通过图像激活,激活函数输出(特征图)随机。特征图可视化,输出外观与原始图相似,被施加静力...
大部分分类函数(tf.nn.softmax)要求数值类型标签。每个标签转换代表包含所有分类列表索引整数。tf.map_fn 匹配每个标签并返回类别列表索引。map依据目录列表创建包含分类列表。tf.map_fn 可用指定函数对数据流图张量映射,生成仅包含每个标签在所有类标签列表索引秩1张量。tf.nn.softmax用索引预测。
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_fn(op1, x, parallel_iterations=100) # this takes ~15 seconds to compute ...: print(f"Sequential : {time.time() - a}s") ...: ...: a = time.time() ...: _ = tf.map_fn(op, x, parallel_iterations=100) # this takes ~1 second to compute ...: print(f"Parallel : ...
1、定义：是在测试执行之前，由测试人员编写的指导测试过程的重要文档，主要包括：用例编号、测试目的、...