tensorflow中的.numpy()方法

阿新 • • 發佈：2018-11-08

.numpy方法只用在使用tf.enable_eager_execution()(指令式程式設計開啟)後才有的方法, 否則會有==AttributeError: ‘Tensor’ object has no attribute ‘numpy’==報錯

from math import pi

def f(x):
  return tf.square(tf.sin(x))

assert f(pi/2).numpy() == 1.0
print(f(pi/2).numpy())
print(f(pi/2))

輸出:

1.0
tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32)

np.linspace(1, 10 , 10) 這個函式的使用是：取1到10之間的數。並且每個顯示10個數字。引數一： 1 ----- >>> 取值的開始數字引數二：10 ----- >>> 取值的最大值引數三：

.numpy方法只用在使用tf.enable_eager_execution()(指令式程式設計開啟)後才有的方法, 否則會有==AttributeError: ‘Tensor’ object has no attribute ‘numpy’==報錯 from math import p

lin list 代碼 con comm decode tmp class got grid = tf.concat(0, [x_t_flat, y_t_flat, ones])#報錯語句 grid = tf.concat( [x_t_flat, y_t_flat, one

flow round mean 數據 ria lis .html 錯誤表示 Python中的list/tuple，numpy中的ndarrray與tensorflow中的tensor。用python中list/tuple理解，僅僅是從內存角度理解一個序列數據

用法：zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回：返回來一個給定形狀和型別的用0填充的陣列；引數：shape:形狀 dtype:資料型別，可選引數，預設numpy.float64 dtype型別： t ,位域,如t4代表4位 b,布林值，true o

最近在GitHub上看程式碼偶然發現了使輸入經過網路傳輸後的輸出，即“embedding”視覺化的小細節，在此寫下來加深記憶： Git原連結：https://github.com/ywpkwon/siamese_tf_mnist 首先是建立網路（Siamese 網路）： import t

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一、陣列方法建立陣列：arange()建立一維陣列；array()建立一維或多維陣列，其引數是類似於陣列的物件，如列表等反過來轉換則可以使用numpy.ndarray.tolist()函式，如a.tolist() 建立陣列：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))

Xavier初始化：論文：Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks 論文地址：http://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a/glorot10a

本文主要介紹tensorflow的自動訓練的相關細節，並把自動訓練和基礎公式結合起來。如有不足，還請指教。寫這個的初衷：有些教程說的比較模糊，沒體現出用意和特性。面向物件：稍微瞭解點程式碼，又因為有限的教程講解比較模糊而一知半解的人。原始碼 train的

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當給axis賦值為0時，和採取預設值時的表現是完全不同的，從下面的程式碼就可以看出。 >>> z #大小為2×3×4的陣列 array([[[ 2, 3, 4, 8], [ 3, 1, 4, 1],

引子 Matlab中有一個函式叫做find,可以很方便地尋找陣列內特定元素的下標，即：Find indices and values of nonzero elements。這個函式非常有用。比如，我們想計算圖1中點Q（x0, y0）拋物線的最短距離。一個

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參考部落格https://blog.csdn.net/WIinter_FDd/article/details/72835939，準備使用貓狗資料集練習TensorFlow構建自己的圖片資料集TFrecords。使用pycharm敲入程式碼後，提示無法識別Python庫的問題。 1、問題現象如

Session.run或eval返回的任何張量都是NumPy陣列，參考程式碼如下： print(tf.Session().run(tf.constant([1,2,3,4,5,6]))) 或者 sess = tf.Session() with sess.as_default(): pri

廣播的引出 numpy兩個陣列的相加、相減以及相乘都是對應元素之間的操作。 import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy當中

我們在模擬一些論文的時候經常會遇到一些模型，對RNN或者LSTM進行了少許的修改，或者自己定義了一種RNN的結構等情況，比如前面介紹的幾篇memory networks的論文，往往都需要按照自己定義的方法來構造RNN網路。所以本篇部落格就主要總結一下RNNcel