SparseToDense_1, SparseToDense_2, SparseToDense_3, Cast)' with input shapes: [?], [?], [?], [?], [].我的 feature_description 是:feature_description = { 'image/filename': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string), 'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string), 'image/o...
array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32) shape = np.array([5, 5], dtype=np.int32) x = tf.SparseTensor(values=values,indices=indices,dense_shape=shape) with tf.Session() as sess: result = sess.run(x) print(result) result_value = tf.sparse_tensor_to_dense(result) print('value:...
batch_size = tf.size(labels) labels = tf.expand_dims(labels,1) indices = tf.expand_dims(tf.range(0,batch_size,1),1) concated = tf.concat(1,[indices,labels]) onehot_labels = tf.sparse_to_dense(concated,tf.pack([batch_size,NUM_CLASSES]),1.0,0.0) 2)输出结果,使用SumaryWriter生成...
CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' ....
tf.sparse 目录 1、类 1、__init__ 2、性质 3、__div__ 4、__mul__ 5、__truediv__ 6、consumers 7、eval 8、from_value 9、get_shape 2、函数 稀疏张量表示。 1、类 class SparseTensor:表示一个稀疏张量。 张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中,为了便于...
tf.sparse 1、类 1、__init__ 2、性质 3、__div__ 4、__mul__ 5、__truediv__ 6、consumers 7、eval 8、from_value 9、get_shape 2、函数 稀疏张量表示。 1、类 class SparseTensor:表示一个稀疏张量。 张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中,为了便于使用,...
其中一个操作是tf.sparse_to_dense。那么,有没有办法从它的索引和值创建一个张量(常量),就像它是一个稀疏张量一样?我使用了一些变通方法,比如使用numpy获取数组,然后使用tensor = tf.constant(numpyarray)创建数组,但是我在寻找一种“唯一的Ten 浏览34提问于2018-08-02得票数 0 1回答 Tensorflow获取张量中值的...
books = tf.sparse.to_dense(example["favorite_books"], default_value=b"")forbookinbooks:print(book.numpy().decode("UTF-8")) 1.2 生成.zip文件 步骤1、2与上面相同 3.将tfrecord文件生成压缩文件 使用tf.io.TFRecordOptions,压缩类型为"GZIP" ...
b = tf.sparse_tensor_to_dense(a) 接下来,在embedding_lookup_sparse中我们提供了三个参数,第一个不解释了,第二个sp_ids即我们定义的SparseTensor,第三个参数sp_weights=None代表的每一个取值的权重,如果是None的话,所有权重都是1,也就是相当于取了平均。如果不是None的话,我们需要同样传入一个SparseTensor...
features={'data': tf.VarLenFeature(tf.float32)}) # make it dense tensordata= tf.sparse_tensor_to_dense(features['data'], default_value=0) # reshapedata= tf.reshape(data, [5,5])returntf.train.batch(data, batch_size, num_threads, capacity)...