我有一些由input_x表示的数据。它是一个未知大小的张量(应该批量输入)，每个项目的大小为n。input_x经历tf.nn.embedding_lookup，因此embed现在具有维度[?,n,m]其中m是嵌入大小，?是指未知的批量大小。这里有描述:input_x=tf.placeholder(tf.int32,[None,n],name="input_x")embed=tf.nn.embedding_lookup(W,input_x)我现在正尝试将输入数据(现在通过嵌入维度扩展)中的每个样本乘以矩阵变量U，但我似乎不知道该怎么做那个。我第一次尝试使用tf.matmul但由于形状不匹
我这样定义一个张量:x=tf.get_variable("x",[100])但是当我尝试打印张量的形状时:打印(tf.shape(x))我得到Tensor("Shape:0",shape=(1,),dtype=int32)，为什么输出的结果不应该是shape=(100) 最佳答案 tf.shape(input,name=None)返回一个表示输入形状的一维整数张量。您正在寻找:返回x变量的TensorShape的x.get_shape()。更新:由于这个答案，我写了一篇文章来阐明Tensorflow中的动态/静态形状:https:/
我这样定义一个张量:x=tf.get_variable("x",[100])但是当我尝试打印张量的形状时:打印(tf.shape(x))我得到Tensor("Shape:0",shape=(1,),dtype=int32)，为什么输出的结果不应该是shape=(100) 最佳答案 tf.shape(input,name=None)返回一个表示输入形状的一维整数张量。您正在寻找:返回x变量的TensorShape的x.get_shape()。更新:由于这个答案，我写了一篇文章来阐明Tensorflow中的动态/静态形状:https:/
假设我有以下代码:x=tf.placeholder("float32",shape=[None,ins_size**2*3],name="x_input")condition=tf.placeholder("int32",shape=[1,1],name="condition")W=tf.Variable(tf.zeros([ins_size**2*3,label_option]),name="weights")b=tf.Variable(tf.zeros([label_option]),name="bias")ifcondition>0:y=tf.nn.softmax(tf.matm
假设我有以下代码:x=tf.placeholder("float32",shape=[None,ins_size**2*3],name="x_input")condition=tf.placeholder("int32",shape=[1,1],name="condition")W=tf.Variable(tf.zeros([ins_size**2*3,label_option]),name="weights")b=tf.Variable(tf.zeros([label_option]),name="bias")ifcondition>0:y=tf.nn.softmax(tf.matm
我正在学习Part1上提供的教程&Part2.不幸的是，作者没有时间在最后一节中使用余弦相似度来实际找到两个文档之间的距离。在stackoverflow的以下链接的帮助下，我按照文章中的示例进行了操作。，包括上面链接中提到的代码(只是为了让生活更轻松)fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromnltk.corpusimportstopwordsimportnumpyasnpimportnumpy.
我正在学习Part1上提供的教程&Part2.不幸的是，作者没有时间在最后一节中使用余弦相似度来实际找到两个文档之间的距离。在stackoverflow的以下链接的帮助下，我按照文章中的示例进行了操作。，包括上面链接中提到的代码(只是为了让生活更轻松)fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromnltk.corpusimportstopwordsimportnumpyasnpimportnumpy.
我正在阅读Tensorflow中的一些示例代码，我发现以下代码flags=tf.app.flagsFLAGS=flags.FLAGSflags.DEFINE_float('learning_rate',0.01,'Initiallearningrate.')flags.DEFINE_integer('max_steps',2000,'Numberofstepstoruntrainer.')flags.DEFINE_integer('hidden1',128,'Numberofunitsinhiddenlayer1.')flags.DEFINE_integer('hidden2',32,
我正在阅读Tensorflow中的一些示例代码，我发现以下代码flags=tf.app.flagsFLAGS=flags.FLAGSflags.DEFINE_float('learning_rate',0.01,'Initiallearningrate.')flags.DEFINE_integer('max_steps',2000,'Numberofstepstoruntrainer.')flags.DEFINE_integer('hidden1',128,'Numberofunitsinhiddenlayer1.')flags.DEFINE_integer('hidden2',32,
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