tf.map_fn

最新推荐文章于 2024-10-21 17:28:38 发布
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分类专栏： 深度学习
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tf.map_fn(fn=lambda x:tf.nn.conv2d(x,kernel,stride,padding='same'),elems=batch,dtype=tf.float32)

对batch中每一个元素进行卷积操作

TensorFlow（1.15版本），tf.map_fn速度很慢
Hope^_^
10-14 91
把tf.map_fn替换成tf.where实现。
tf.map_fn 代码实例
Hope^_^
05-19 179
input_tensor = tf.reshape(input_tensor[:, 1], [batch_size]) # 转成1d的 input_tensor = tf.map_fn(lambda x: tf.cond(x > 0.0001, lambda: 1.0, lambda: 0.0), input_tensor) input_tensor = tf.reshape(input_tensor, [batch_size, 1]) # 再
TensorFlow的高阶函数 tf.map_fn()
Monkey・D・Fish
10-13 2411
  这里有不错的解释：https://blog.csdn.net/loseinvain/article/details/78815130 50个例子：https://www.programcreek.com/python/example/90420/tensorflow.map_fn 更多解说：https://code.i-harness.com/ja/docs/tensorflow~pyt...
tensorflow API：tf.map_fn
NockinOnHeavensDoor的博客
10-22 987
tf.map_fn( fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, swap_memory=False, infer_shape=True, name=None ) 作用：map on the list of tensors unpacked from ...
tf.map_fn()
VIEO
08-08 329
TensorFlow中的高阶函数：tf.map_fn()
TensorFlow：tf.map_fn函数
cuiy24的博客
07-30 686
map_fn( fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, swap_memory=False, infer_shape=True, name=None ) map_fn 的最简单版本反复地将可调用的 fn 应用于从第一个到最后一个的元素序列.这些元素由 elems 解压缩的张量构成.dtype 是 fn 的返回值的数据类型.如果与elems 的数据类型不同,用
TensorFlow中的高阶函数：tf.map_fn()
lcczzu的专栏
01-16 1806
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。 从0维度的 elems 中解压的张量列表上的映射。  map_fn 的最简单版本反复地将可调用的 fn 应用于从第一个到最后一个的元素序列。...
TensorFlow之tf.map_fn()
Echo的博客
12-03 9396
tf.map_fn() 划重点：从0维度的 elems 中解压的张量列表上的映射。  map_fn( fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, swap_memory=False, infer_shape=True, name=None ) f...
TypeError: You are passing KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None), name='Placeholder:0', description="created by layer 'tf.cast_2'"), an intermediate Keras symbolic input/output, to a TF API that does not allow registering custom dispatchers, such as `tf.cond`, `tf.function`, gradient tapes, or `tf.map_fn`. Keras Functional model construction only supports TF API calls that *do* support dispatching, such as `tf.math.add` or `tf.reshape`. Other APIs cannot be called directly on symbolic Kerasinputs/outputs. You can work around this limitation by putting the operation in a custom Keras layer `call` and calling that layer on this symbolic input/output.怎么解决
05-26
这个错误是由于您正在尝试使用不支持注册自定义调度程序的 TF API，如 `tf.cond`、`tf.function`、梯度磁带或 `tf.map_fn`，来处理一个中间的 Keras 符号输入/输出，例如 `KerasTensor`。 解决方法是，将这个操作...
tf.map_fn( )的用法
热门推荐
liguandong
01-20 2万+
map_fn(fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=None, back_prop=True, swap_memory=False, infer_shape=True, name=None) 其中 fn 是一个可调用函数，可以使用 lambda 来表示，elems 是需要处理的 tensors, tf 将会从第一维开始展开，...
tf.map_fn 多输入
wzg2016的博客
05-26 510
简言之：把多个输入以整体输入，然后再分解。 import tensorflow as tf import numpy as np def fn(elems): a = elems[0] b = elems[1] return a*b elems = (np.array([1,2,3,4,5]),np.array([-1,1,-1,1,-1])) out = tf.map_fn(fn,elems,dtype=tf.int64) with tf.Session() as sess: .
tf.map_fn合并yolov3 feature map
leonardohaig的博客
11-22 1317
tf.map_fn合并yolov3 feature map 在代码yolov3_tensorflow中，网络输出为3个feature map，如果要利用该网络进行预测，那么还需要额外对3个feature map进行合并、提取结果，比较麻烦。有必要对网络输出进行处理，以使网络的输出结果为目标检测框[x_min,y_min,x_max,y_max,score,id]的形式。 目录 文章目录`tf.ma...
有关tf.map_fn调试心得
最新发布
ommodu的博客
10-21 401
1. tf.map_fn中fun无法返回需要返回一个Tensor，所以在fun的返回中最好使用tf.convert_to_tensor或者tf.ragged.constant进行类型转换。2. tf.map_fn需要保证每个fun的返回张量的形状一样，否则会无法拼接，导致错误。可以采用tf.pad进行填充。
tf.map_fn() 函数使用说明及示例
seeker的博客
05-17 4294
map_fn(fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=None, back_prop=True, swap_memory=False, infer_shape=True, name=None) map_fn 是 tf 中的一个高级函数，其中 fn 是一个可调用函数， elems 是需要处理的 tensors, 可以是一个也可以是一个 tuple，tf 会在每个 Tensor 的第一维度进行展开，然后执行 map 操作，也就是对展开后的每个
TensorFlow：tf.scan与tf.map_fn
Seaern的博客
07-16 370
scan( fn, elems, initializer=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, swap_memory=False, infer_shape=True, name=None ) map_fn( fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, sw.
tfrecord文件的map在使用的时候所踩的坑总结（map、py_function、numpy_function）
MIss-Y的博客
05-27 2373
前言：在使用tensorflow解析tfrecord文件的时候，踩过很多坑，其中一个便是关于tensor，eagertensor的坑，前面的一片文章已经有所说明，本文基于tensorflow2.1，在前面一篇文章的基础之上进行补充，前面的文章参考： tensorflow2.x之由dataset.map引发出的关于tf.py_function以及tf.numpy_function问题 问题的原因分析，当输入X所对应的值是字符串的时候，比如前面文章中的文件路径，没有办法使用map直接解析，需要借助于tf.p
rasterized map和vectorized map间的区别
tian12488421的博客
07-13 1623
位图与矢量图，rasterized map和vectorized map
新手python、tensorflow项目中遇到的常见问题（持续更新）
zhou_209的博客
04-08 808
python版本：3.6 1.jupyter notebook中创建文件夹 概述：os.makedirs() 方法用于递归创建目录。 语法： os.makedirs(path, mode=0o777) 参数： path-- 需要递归创建的目录。 mode-- 权限模式。 例子： import os os.makedirs('/abc')...
tf loss构建常用到函数
霜叶的博客
10-22 759
tf.map_fntf1.x中tf.map_fn没有fn_output_signature参数tf.map_fn案例。
react hooks 详解
07-17
React Hooks 是 React 16.8 中新增的特性，它可以让你在函数组件中使用 state、生命周期钩子等 React 特性。使用 Hooks 可以让你写出更简洁、可复用且易于测试的代码。 React Hooks 提供了一系列的 Hook 函数，包括 useState、useEffect、useContext、useReducer、useCallback、useMemo、useRef、useImperativeHandle、useLayoutEffect 和 useDebugValue。每个 Hook 都有特定的用途，可以帮助你处理不同的问题。 下面是 React Hooks 的一些常用 Hook 函数： 1. useState useState 是最常用的 Hook 之一，它可以让你在函数组件中使用 state。useState 接受一个初始状态值，并返回一个数组，数组的第一个值是当前 state 值，第二个值是更新 state 值的函数。 ``` const [count, setCount] = useState(0); ``` 2. useEffect useEffect 可以让你在组件渲染后执行一些副作用操作，比如订阅事件、异步请求数据等。useEffect 接受两个参数，第一个参数是一个回调函数，第二个参数是一个数组，用于控制 useEffect 的执行时机。 ``` useEffect(() => { // 这里可以执行副作用操作 }, [dependencies]); ``` 3. useContext useContext 可以让你在组件树中获取 context 的值。它接受一个 context 对象，并返回该 context 的当前值。 ``` const value = useContext(MyContext); ``` 4. useRef useRef 可以让你在组件之间共享一个可变的引用。它返回一个对象，该对象的 current 属性可以存储任何值，并在组件的生命周期中保持不变。 ``` const ref = useRef(initialValue); ref.current = value; ``` 5. useCallback useCallback 可以让你缓存一个函数，以避免在每次渲染时都创建一个新的函数实例。它接受一个回调函数和一个依赖数组，并返回一个 memoized 的回调函数。 ``` const memoizedCallback = useCallback(() => { // 这里是回调函数的逻辑 }, [dependencies]); ``` 6. useMemo useMemo 可以让你缓存一个计算结果，以避免在每次渲染时都重新计算。它接受一个计算函数和一个依赖数组，并返回一个 memoized 的计算结果。 ``` const memoizedValue = useMemo(() => computeExpensiveValue(a, b), [a, b]); ``` 以上就是 React Hooks 的一些常用 Hook 函数，它们可以帮助你更好地处理组件状态、副作用、上下文和性能优化等问题。
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