import tensorflow as tf import numpy as np def my_func(x): # 定义一个Python函数,接受一个输入参数x,并返回多个输出结果 return x + 1, x - 1 def map_fn_wrapper(x): # 包装Python函数为TensorFlow操作 return tf.py_func(my_func, [x], [tf.float32, tf.float32]) # 创建输入张量 ...
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.map_fn()就是其中一个。我们这里介绍一下这个函数。 首先引入一个TF在应用上的问题:一般我们处理图片的时候,常常用到卷积,也就是tf.nn.conv2d(...
其中tf.map_fn()就是其中一个。我们这里介绍一下这个函数。 首先引入一个TF在应用上的问题:一般我们处理图片的时候,常常用到卷积,也就是tf.nn.conv2d(),但是这个函数的输入格式如:(batch_size, image_height, image_width, image_channel),其中batch_size为一个批次的大小,我们注意到,如果按照这种输入的话,...
tf.map_fn 代码实例 =.reshape(input_tensor, [-]) input_tensor=tf.(:tf.(0.0001,lambda:1.0,lambda:0.0), input_tensor) input_tensor=tf.reshape(input_tensor, [batch_size,the_origin_size])# 再从1d转回来
tf.map_fn,p_fn(lambdax:x*x,elems)<tf.Tensor:shape=(6,),dtype=int64,numpy=array([1,4,9,16,25,36])>
map_fn不能处理在每次行转换后返回可变大小输出的情况。更多细节在这里。这是你作为tf的问题。range将...
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。
在这里,我们的MNIST数据集由单色的28x28像素图像组成,因此我们的输入层所需的形状是。[batch_size, 28, 28, 1] 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]) ...
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...
tf.data支持从多种数据源中提取数据,包括: 内存数组 本地文件系统 分布式文件系统(如GCS、S3) TFRecord文件 Python生成器 C++自定义数据源 支持多种数据转换操作 tf.data支持多种数据转换操作,包括: map:对每个元素应用函数 filter:过滤元素 shuffle:随机打乱元素 ...