tf.shape.eval大白话解释

最新推荐文章于 2022-10-23 22:19:55 发布
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分类专栏： 深度学习 py 文章标签： tensorflow
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tf.shape(a).eval()，是将a矩阵的维度打印出来的意思。加eval()，就可以打印了，不用输入print.

tf计算矩阵维度_多维张量做tf.matmul
weixin_42519489的博客
01-03 870
线性代数都学过二维矩阵的乘法，而tf.matmul还可以处理多维矩阵，比如import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.random.uniform([2, 1, 2, 3]) b = tf.random.uniform([1, 3, 3, 2]) c = tf.matmul(a, b)c是什么呢？先给出结论：不管几维矩阵都是先做最后两维的矩阵...
tensorflow使用tf.data.Dataset 处理大型数据集
weixin_43790560的博客
07-08 8115
最近深度学习用到的数据集比较大，如果一次性将数据集读入内存，那服务器是顶不住的，所以需要分批进行读取，这里就用到了tf.data.Dataset构建数据集，先看一个博文，入入门： https://www.jianshu.com/p/f580f4fc2ba0 概括一下，tf.data.Dataset主要有几个部分最重要： 构建生成器函数 使用tf.data.Dataset的from_genera...
再说一下Bind和Eval的区别
weixin_33869377的博客
12-01 125
绑定表达式 <%#  Eval("字段名") %> <%#  Bind("字段名") %> 区别 1。eval是只读数据,Bind是可更新的． 2.当再次表达式操作时候，必须用Eval 如<%# Eval("字段名").ToString().Trim()%> 3.若GridView中绑定列里面 设置 内容格式 DataFo..
python编程之tf.shape.eval的用法解析
tian_jiangnan的博客
03-28 289
先不管什么用法，先自己捣鼓捣鼓 这个tf.shape().eval()是不是就是获取该张量的形状？ 是的，就是获取矩阵的维度，不信继续看 好了，白月光镇楼 ...
tensorrt 打印网络shape
highoooo的博客
07-12 679
tensorrt
Tensorflow中张量（Tensor）打印信息中shape字段的理解方式
发布工作学习过程中遇到的问题和解决方案
10-23 1932
关于一个张量的shape的理解，可以参考这篇博文，该博文讲的已经比较全面。我在这里补充一下
TensorFlow tf.data 导入数据（tf.data官方教程） * * * * *
黑暗星球
06-19 3万+
上一篇介绍了
tf.estimator.train_and_evaluate() 训练与测试不一致
木筱雪的专栏
11-03 2900
问题背景 以一个简单的分类任务为例，在处理完数据之后，使用如下code进行训练： estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn, 'model', cfg, params) train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=train_inpf, hooks=[]) eval_spec = tf.estimator....
tf.estimator.train_and_evaluate 详解
黑暗星球
11-13 3万+
tf.estimator.train_and_evaluate 是 TensorFlow 1.4.0 版中引入的 API。根据官方文档的内容，其应该是用来替代 tf.contrib.learn.Experiment 的。 1. tf.estimator.train_and_evaluate 简介 字面理解这个 API 就是用来 train 然后 evaluate 一个 Estimator 的，函数...
tf.estimator基本用法
wxgaws的博客
09-06 1771
如何定义模型？model_fn的格式？ 如何定义输入？ tf.estimator.Estimator和tf.estimator.EstimatorSpec
取tf中的矩阵维度，并转成int
Nicoder的专栏
05-12 9075
在写模型的时候，我们希望一个模型的参数是灵活的，例如矩阵乘的时候可以根据输入最后一维的大小来定义一个W。获得矩阵的维度 tf.shape(input) input为所求矩阵，返回该矩阵的维度，但是是一个Tensor。经常取出来的维度值并不能直接用，因为会出现类似这样的报错： TypeError: int() argument must be a string or a number, not ‘
TensorFlow 获取张量形状的操作 tf.shape()、属性shape 及 方法get_shape() 的基本用法及实例代码
sdnuwjw的博客
01-09 2万+
一、环境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 cudnn64_7.dll Python 3.6.3 Windows 10   二、官方说明 1、tf.shape(tensor) 获取输入张量 input 的形状，以 1 维整数张量形式表示 https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/s...
[TensorFlow笔记] 获取Tensor的维度（tf.shape(x)、x.shape和x.get_shape()的区别）
藏知阁
02-07 5万+
import tensorflow as tf input = tf.constant([[0,1,2],[3,4,5]]) print(type(input.shape)) print(type(input.get_shape())) print(type(tf.shape(input))) Out: <class 'tensorflow.python.framework.ten...
tf.layers.dense输出维度测试
m0_47915859的博客
01-09 958
'''import numpy as np import tensorflow as tf z = np.random.normal(size=[512,128,16]) print('z_shape:',z.shape) conditioning = np.random.normal(size=[512,128,6]) z_combine = tf.concat([z, conditioning], -1) print('z_combined_shape:',z_combine.shape) flat =
Tensorflow获取张量Tensor的具体维数
Tian的博客
05-09 1万+
获取Tensor的维数 >>> import tensorflow as tf >>> tf.__version__ '1.2.0-rc1' >>> x=tf.placeholder(dtype=float32,shape=[1,2,3,4]) >>&am
tensorflow学习笔记（九）：tf.shape()与tensor.get_shape()
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Keith
10-23 7万+
两种方法都可以获得变量的shapetf.shape(x)其中x可以是tensor，也可不是tensor，返回是一个tensortensor.get_shape()只有tensor有这个方法， 返回是一个tuple
tf.Tensor.eval()
william_hehe的博客
11-24 7243
tf.Tensor.eval() 功能：当默认的会话被指定之后可以通过其计算一个张量的取值。 例子：import tensorflow as tfa=tf.constant([1.0,2.0],name="a") b=tf.constant([2.0,3.0],name="b") c=tf.add(a,b,name="sum")print(c)sess=tf.Session() with ses
TF之eval简述
大柠檬的博客
11-27 4958
TF学习中，经常看到tensor.eval这样的用法。 tensor.eval()的意义和sess.run()一样，t.eval()等效于sess.run(t). 但是二者也有些微区别,run可以同时运行多个tensor，比如下面的例子(引用网友的博客)： t = tf.constant(42.0) u = tf.constant(37.0) tu = tf.mul(t, u) ut = tf.m...
tf.shape与get_shape()
qq_32801595的博客
05-13 1129
import tensorflow as tf import numpy as np x=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]] y=[[1,2,3],[4,5,6]] z=np.arange(24).reshape([2,3,4])) sess=tf.Session() # tf.shape() x_shape=tf.shape(x) ...
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