如果其中几个问题的答案是肯定的,请考虑将SparseTensor转换为密集型并将tf.matmul与a_is_sparse=True一起使用。 当A更稀疏时,如果乘积的列大小较小(例如matrix-vector 乘法),如果sp_a.dense_shape取较大的值,则此操作往往会执行良好。 下面是sparse_tensor_dense_matmul,标记为'sparse',和matmul(a_is_sparse=...
看tf.sparse.sparse_dense_matmul一些支持tf.sparse.SparseTensor乘法。 b_is_sparse 如果True,b被视为稀疏矩阵。注意,这不支持tf.sparse.SparseTensor, 它只是进行假设大多数值的优化a为零。看tf.sparse.sparse_dense_matmul一些支持tf.sparse.SparseTensor乘法。 output_type 如果需要,输出数据类型。默认为 None ...
你可以使用tf.data.Dataset创建一个数据集，然后将该函数Map到数据集中。
# c矩阵相乘 第一个矩阵的列数(column)等于第二个矩阵的行数(row) # [[ 58, 64], # [139, 154]] c = tf.matmul(a, b1) # d`数元素各自相乘 #[[ 7 16 27] # [40 55 72]] d = tf.multiply(a, b2) #维度必须相等 with tf.Session(): print(d.eval()) 1. 2. 3. 4. 5. 6....
我们称这种情况为多值离散特征。这种情况下,如何处理呢?我们使用tf.nn.embedding_lookup_sparse函数。 使用该函数的例子如下: 代码语言:javascript 复制 # sparse embeddinga=tf.SparseTensor(indices=[[0,0],[1,2],[1,3]],values=[1,2,3],dense_shape=[2,4])embedding=tf.constant([[0.21,0.41,0.51,...
1、返回最大值 代码语言:javascript 复制 maximum(x,y,name=None) 2、 返回x 和 y 的最大值(即表达式:x > y ? x : y). 注意:Maximum 支持广播. 参数: x:张量.必须是下列类型之一:half,float32,float64,int32,int64. y:张量.必须与 x 具有相同的类型. ...
除了使用keras的backend来用之外,使用tf的内置的各种function也可以,当然更简单的做法是y_true,y_pred直接转numpy,然后使用现成的sklearn里的各种metrics来评估,最后转化为tensor; 自定义loss: def smape_error(y_true, y_pred): return K.mean(K.clip(K.abs(y_pred - y_true), 0.0, 1.0), axis=-1) ...
tf.sparse_tensor_dense_matmul和tf.SparseTensor 实例 import tensorflow astf'''[[1,0], [0,1]]'''st =tf.SparseTensor(values=[1, 2], indices=[[0, 0], [1, 1]], dense_shape=[2, 2])dt =tf.ones(shape=[2,2],dtype=tf.int32)result =tf.sparse_tensor_de... ...
constant 普通变量 placeholder 比如a,占位符,只有在用户输入后才能确定,在session.run的feed_dict({a:45})中确定其真正的值 variable 保存随时间变化的值。Variable对象包含了在对Session.run()多次调用中可持久化的可变张量值。 不同Session对象会各自独立地维护Variable对象的值,... ...
I don't see any performance difference runningtf.matmul()when utilizing the Tensor Cores in Nvidia RTX 2080 Ti. Is my test setup wrong or is there really no performance improvement? I run the test two times, setting environment variables for Tensor Cores differently each run. ...