tf.map_fn()

最新推荐文章于 2024-06-02 09:48:52 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-02 09:48:52 发布 · 602 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客总结了2017 - 2019年计算机视觉顶会（如AAAI、CVPR等）关于元学习和小样本学习的论文，还提及了TensorFlow中的高阶函数tf.map_fn()，聚焦信息技术领域的学术研究与技术应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

TensorFlow（1.15版本），tf.map_fn速度很慢
Love-Coding
10-14 105
把tf.map_fn替换成tf.where实现。
tf.map_fn 代码实例
Love-Coding
05-19 192
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
Zero-Shot Learning零样本学习 入门 基本概念
River_J777的博客
12-19 1996
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
在处理时有错误发生:google-chrome-stable/
VIEO
03-01 4481
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 sudo apt-get -f install //强制安装 再重新安装 sudo dpkg -i ... ...
dpkg：处理 google-chrome-stable (--install)时出错：
热门推荐
nemo2011的专栏
04-11 1万+
Debian下安装chrome出现了错误：dpkg：处理 google-chrome-stable (--install)时出错：    正在解压缩 google-chrome-stable (从 google-chrome-stable_current_i386.deb) ... dpkg：依赖关系问题使得 google-chrome-stable 的配置工作不能继续：  google-c
Ubuntu16.04 安装google chrome 在处理时有错误发生google-chrome-stable
02-26 7359
在ubuntu16.04 安装google chrome 时发生错误haiquan@hqcp:~/下载$ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb [sudo] haiquan 的密码： 正在选中未选择的软件包 google-chrome-stable。 (正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 210065 个文件和目录。) 正准
linux在处理时有错误发生,Ubuntu16.04 安装google chrome 在处理时有错误发生google-chrome-stable...
weixin_42121905的博客
05-13 2478
在ubuntu16.04 安装google chrome 时发生错误[emailprotected]:~/下载$ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb[sudo] haiquan 的密码：正在选中未选择的软件包 google-chrome-stable。(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 210065 个文件和目录。)正准...
TensorFlow之tf.map_fn()
Echo的博客
12-03 9430
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...
TensorFlow的高阶函数 tf.map_fn()
Monkey・D・Fish
10-13 2436
  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...
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...
论文笔记：Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification
Matt_sh的博客
06-27 1900
小样本关系抽取论文
Zero-shot learning（零样本学习）
weixin_30341735的博客
07-07 1800
一、介绍 在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便可以将这个类别识别出来。 ...
推荐开源项目：Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification
gitblog_00013的博客
06-02 464
推荐开源项目：Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification 在自然语言处理领域，关系分类是一项至关重要的任务，尤其当面临少量样本和噪声数据时。为此，我们向您推荐一款优秀的开源项目——基于混合注意力的原型网络（Hybrid Attention-Based Prototyp...
报错-安装谷歌浏览器报错: dpkg: error processing package google-chrome-stable (--install): dependency problems
zwhdldz的博客
09-26 2653
报错-安装谷歌浏览器报错: dpkg: error processing package google-chrome-stable (--install): dependency problems。
AAAI2019丨Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification
mrweiqk的博客
04-21 636
清华基于混合注意力的原型网络 解决关系抽取问题
zero-shot learning
autocyz
06-01 6106
Zero-shot Learning参考文献《Zero-Shot Learning with Semantic Output Codes》背景在分类问题中，因为数据库大小有限，因此在使用分类模型进行预测时，出现了在训练集没有出现过的类别。举个例子，我们有个小型数据库，里面所含的类别只有人、鸟、汽车，经过我们的训练，发现模型对于这些类别的目标已经有很好的性能了，但是突然出现了一个新的类别——狗，此时模
Zero shot learning
qq_51143009的博客
12-02 3355
Zero shot learning 主要考察的问题是如何建立语义和视觉特征的关系（视觉特征一般用预训练好的CNN提取特征，不再进行fine-tine） 为了预测从未在训练集上出现的目标种类，仿照人的思维迁移，能根据某些特征描述（他和谁长得像，有点类似于科学家第一次看见鸭嘴兽的感觉），猜测一个从未见过的目标种类。 Zero shot learning:假设斑马是未见过的类别，但根据描述和过去知识的印象即马（和马相似）、老虎（有条纹）、熊猫（颜色）相似进行推理出斑马的具体形态，从而能对新对象进行辨认。 零
Zero-Shot learning
qq_38096703的博客
06-14 1万+
Zero-Shot learning在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便...
Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification （2019 AAAI）
m0_38031488的博客
05-24 3698
Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification （2019 AAAI） Idea：为了解决few-shot learning 中易受噪声实例影响这一问题，该论文提出了一种基于原形网络的混合attention网络。该模型设计了实例级别和特征级别的attention机制，分...
tensorflow.map_fn fn_output_signature
最新发布
11-27
TensorFlow 的 `tf.map_fn` 函数是一个高阶函数，用于将一个元素级的操作应用到输入张量的所有元素上，并返回一个新的张量。当你调用 `map_fn` 时，需要提供两个参数：一个是输入张量，另一个是你想要应用于每个元素...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值