tf.where()用法

阿新 • • 發佈：2018-11-10

找出tensor裡所有True值的index

import tensorflow as tf

a = tf.constant([False,False,True,False,True],dtype=tf.bool)
b = tf.where(tf.equal(a,True))
sess = tf.Session()
print(sess.run(b))

print：
[[2]
[4]]

找出tensor裡所有True值的index import tensorflow as tf a = tf.constant([False,False,True,False,True],dtype=tf.bool) b = tf.where(tf.equal(a,True)) s

tf.ones_like | tf.zeros_like tf.ones_like(tensor,dype=None,name=None) tf.zeros_like(tensor,dype=None,name=None) 新建一個與給定的tensor型別大小一致的tensor，其所

tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None) 看一個使用LSTM的程式碼，使用了這個函式，故學習下。從multinomial分佈中取樣，樣本個數是num_samples，每個樣本被取樣的概率由logits給出引

版權宣告：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/Eric_LH/article/details/79074583 tile() 平鋪之意，用於在同一維度上的複製 tf.tile( input, #輸入 mult

轉自：https://blog.csdn.net/Jiaach/article/details/78874704 argmax()官方文件如下： tf.argmax(input, dimension, name=None) Returns the index with t

tf.tile( input, #輸入 multiples, #某一維度上覆制的次數 name=None ) 例項 import tensorflow as tf a = tf.tile([1,2,3],[2]) b = tf.tile([[

句子中有中文空格而tf.string_split(source, delimiter=’ ‘)預設是英文空格導致NER 中word數量和tag數量不一致。 tf.string_split(source, delimiter=' ') source是一維陣列，用於將一組字串

tf模型procedure 選擇graph（非必須） >>> graph = tf.Graph() >>> with graph.as_default(): 構建graph：batch/label, tf.placeho

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.where.html https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8908859.html numpy.

轉於;https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html Tensorflow學習筆記——tf.ummary用法最近在研究tensorflow自帶的例程speech_command,順便學習t

1、tf.summary.scalar 用來顯示標量資訊，其格式為： tf.summary.scalar(name, tensor, collections=None) 1 例如：tf.summary.scalar('mean', mean) 一般在畫loss,a

1. np.where(condition, x, y) 滿足條件(condition)，輸出x，不滿足輸出y。 >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1,

轉自原部落格 tensorboard 作為一款視覺化神器，可以說是學習tensorflow時模型訓練以及引數視覺化的法寶。而在訓練過程中，主要用到了tf.summary()的各類方法，能夠儲存訓練過程以及引數分佈圖並在tensorboard顯示。 tf.summar

一、環境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 Python 3.6.3 二、官方說明對張量按照指定的排列維度進行轉置 tf.transpose( a, perm=None, name='transpose',

一、環境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 Python 3.6.3 二、官方說明按指定軸（axis）進行張量連線操作（Concatenates Tensors） tf.concat( values, axis,

一、環境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 cudnn64_7.dll Python 3.6.3 Windows 10 二、官方說明給輸入張量的形狀增加1個維度 https://www.tensorflow.org/api

一、環境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 cudnn64_7.dll Python 3.6.3 Windows 10 二、官方說明給輸入張量的形狀增加1個維度 https://www.tensorflow.org/api

一、環境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 cudnn64_7.dll Python 3.6.3 Windows 10 二、官方說明將“value”幅值給“ref”，該方法使得需要重置新值的鏈式操作非常簡便 tf.assi

TensorFlow控制語句 tf.cond（） tf.cond( pred, true_fn=None, false_fn=None, strict=False, name=None, fn1=None, fn2=None ) 官網描述當pred=True

最近在用到資料篩選，觀看程式碼中有tf.where()的用法，不是很常用，也不是很好理解。在這裡記錄一下 1 tf.where( 2 condition, 3 x=None, 4 y=None, 5 name=None 6 ) Return the element