转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b https://www.cnblogs.com/chamie/p/11073363.html def slice(input_, begin, size, name=None): 其中“input_”是你输入的tensor,就是被切的那个. “begin”是每一个维度的起始位置,这个下面详细说. “size”相当于问每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.constant([[[1, 1, 1],

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

tf.slice函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.slice(input_, begin, size, name = None) 解释 : 这个函数的作用是从输入数据input中提取出一块切片 切片的尺寸是size,切片的开始位置是begin. 切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度,其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数. 开始位置begin表示切片相对于输入数据input_的每一个偏移量,比如数据input是 [[[1, 1, 1],

转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b def slice(input_, begin, size, name=None): 其中“input_”是你输入的tensor,就是被切的那个. “begin”是每一个维度的起始位置,这个下面详细说. “size”相当于问每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5, 5],

原文连接:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b tf.slice()到底要怎么切呢?下面通过列子来看看 方程的signature是这样的: def slice(input, begin, size, name=None): 其中“input"是你输入的tensor,就是被切的那个张量, "begin"是每一个维度的起始位置,这个下面详细说, "size"相当于每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.co

slice()函数原型为: tf.slice(input_, begin, size, name=None) 函数有4个参数: 1,input_ :图片的矩阵输入格式. 2,begin :开始截取的位置(输入矩阵的某一点,通常是[x,y,z]的形式) 3,size :从开始截取点向各维度截取的距离(通常也是[x,y,z]的形式) 4,name :该tensor的名字. tensor(a,b,c) tensor(z,y,x) 向量在三维坐标的表示如三维坐标轴.tf.slice()参数顺序也是(z,

目录 1.官方注释 2.参数解释 3.例子 参考 @(tf.slice()函数详解 ) tf.slice()是TensorFlow库中分割张量的一个函数,其定义为def slice(input_, begin, size, name=None):.tf.slice()函数的那些参数设置实在是不好理解,查了好多资料才理解,所以这边记录一下. 1.官方注释 官方的注释如下: """Extracts a slice from a tensor. This operation ext

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表

主要是因为tflearn官方的例子总是有embeding层,去掉的话要conv1d正常工作,需要加上expand_dims network = input_data(shape=[None, 100], name='input') network = tf.expand_dims(network, 2) branch1 = conv_1d(network, 128, 3, padding='valid', activation='relu', regularizer="L2") ref

tensorflow 当中的一个常用函数:Slice() def slice(input_, begin, size, name=None) 函数的功能是根据begin和size指定获取input的部分数据. 其中input是输入可以是列表,元祖等,begin 是起始地址,size是范围大小 如果是input的一维的,begin和size相应的也要是一维的. 比如: input=[1,2,3,4,5,6]  begin=[1] size=[3]  则对应的结果为[2,3,4] input=[[1

第一个向量表示切割的起点,第二个向量表示矩形框的大小,-1表示取该元素的最大值

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3

1.tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变:而1.0版本以后,函数的用法变成: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat( [t1, t2],0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第1维连接 tf.concat([t1, t2],1) ==> [[1, 2,

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样

代码(操纵全局变量) xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy):

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数

import tensorflow as tf t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]) #(3 2 3) slicet1 = tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) slicet2 = tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) slicet3 = tf.slice(t, [1, 0, 0], [2, 1,

tf.gather_nd( params, indices, name=None, batch_dims=0) TensorFlow链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/gather_nd?hl=en 功能:将参数中的切片收集到由索引指定的形状的张量中.  参数: params:张量.这个张量是用来收集数值的. indices:张量.必须是以下类型之一:int32,int64:索引张量. name:操作的名称(可选). 举例: in