tf.slice()介绍

pytorch实现连续切片,类似于tf.strided_slice() 1.背景: 一直使用torch进行开发,torch的友好为开发调试提供了很多方便,但是torch中有些函数没有内置,造成使用的时候必须自己实现,最近就遇到了一个连续切片的问题,问题可以想象我们往Bert中输入的是一个句子对,但是我们还需要第一个句子的表示,因此必须从句子对的表示中取出第一个或者第二个句子的表示,tensorflow中tf.strided_slice()函数有类似的功能,但是我在torch中没有找到类似的函数,因此自己想办法实现了类似功能(如果有大神知道更好的方案请不吝赐教)。 2.解.. 阅读详情

函数:tf.slice(inputs, begin, size, name)

作用:从列表、数组、张量等对象中抽取一部分数据

begin和size是两个多维列表,他们共同决定了要抽取的数据的开始和结束位置

begin表示从inputs的哪几个维度上的哪个元素开始抽取
size表示在inputs的各个维度上抽取的元素个数

若begin[]或size[]中出现-1,表示抽取对应维度上的所有元素

import tensorflow as tf  
import numpy as np  
x=[[1,2,3],[4,5,6]]  
with tf.Session() as sess:
     begin = [0,1]  # 从x[0,1],即元素2开始抽取
     size = [2,1]   # 从x[0,1]开始,对x的第一个维度(行)抽取2个元素,在对x的第二个维度(列)抽取1个元素
     print sess.run(tf.slice(x,begin,size))  # 输出[[2 5]]
【AI Agent】Harness Engineering实践 Harness(运行宿主)是围绕 LLM构建的一套确定性工程系统,其核心职责是:承认模型的固有局限,用可控的工程手段逐一弥补,使"强大但不可靠的推理引擎"变成"可信赖的生产级Agent"模型 是发动机——提供原始动力Agent 是驾驶员——做出决策Harness 是道路、地图、护栏、仪表盘、维修站和质检线——确保行驶安全有序没有Harness,模型越强,可能只是更快地制造混乱。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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