tf.TensorArray

最新推荐文章于 2024-07-05 15:18:23 发布
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本文详细介绍了TensorArray的概念及其在TensorFlow中的应用。TensorArray可以视为具有动态尺寸特性的Tensor数组，通常与while_loop或map_fn结合使用，适用于构建动态计算图。文章解释了各个初始化参数的作用，并展示了如何使用write方法向TensorArray中写入数据。

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init_array = 
tf.TensorArray(         # TensorArray可以看做是具有动态size功能的Tensor数组。通常和while_loop或map_fn一起使用。
dtype,                  # dtype: (必需）TensorArray的数据类型。
size=None,              # TensorArray的大小
dynamic_size=None,      # dynamic_size：如果为真，大小可变。默认值:False。
clear_after_read=None,  # clear_after_read：这个参数，默认为True，这种情况下数组中某个tensor读一次之后就被清除了.
tensor_array_name=None,
handle=None,
flow=None,
infer_shape=True,
element_shape=None,
colocate_with_first_write_call=True,
name=None)              # 返回：TensorArray中的所有张量都连接成的一个张量。

init_array = init_array.write(index,value,name=None)  # 将value写入指定位置
tf.TensorArray.scatter是什么玩意？？？
NLP与推荐算法
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先搜了下这个单词的意思，scatter：散播，撒，分散，大概是这么个意思 然后试了很多，得到如下： import tensorflow as tf import numpy as np sess = tf.Session() ta=tf.TensorArray(size=0, dtype=tf.int32, dynamic_size=True) indices=[1,3,4] value...
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将tf.Tensor与np.array相互转换---(已解决)
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之前在使用tensorflow时遇到将Tensor和ndarry形式相互转换的坑，在此记录一下： 1.Tensor转化为ndarry 首先先输入一个Tensor格式的矩阵： z = tf.random_normal([2, 3]) print(z) 输出显示为Tensor格式： Tensor("random_normal_2:0", shape=(2, 3), dtype=float32) 要将以上Tensor格式的矩阵转换为ndarry形式，列举以下两种方法：（都是使用 tf.Session() .
tf.TensorArray (tensor动态数组)
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03-08 1736
一、基本介绍 和Tensor的主要区别是动态数组, 随时可以读取. 可以用在RNN每个时刻的states. tf.TensorArray参数: def __init__(self, dtype, size=None, dynamic_size=None, clear_after_read=None, tensor_array_name=None,
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今天看tensorflow时遇到 tf.TensorArray，写一个见到的教程指导使用import tensorflow as tf sess = tf.Session() x = np.arange(20) input_ta = tf.TensorArray(size=0, dtype=tf.int32, dynamic_size=True) input_ta = input_ta.uns...
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但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array），其目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。数组是类似于列表的高阶对象，是有序的元素序列。通过一个具体的数值就能表达完整。
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python中没有数组的概念，通过np包导入数组，和列表一样有序、可变、不唯一，但是数组元素必须是相同数据类型，要求输入的数据类型应该是统一的。内存中是相同数据类型的数据被存储在一起。列表中的每个元素都有自己的内存地址，而这些地址以指针的形式存储在列表的内存块中。例如：b = np.array([[3,4,'xy'],[1,2,'ds']]) 类型都是'str'而数组每个元素都具有相同的数据类型，因此不需要为每个元素单独存储类型信息；可以存储不同数据类型，有序、可变、不唯一、列表元素可以是不同数据类型。
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