tensorflow从张量中提取一个切片
示例
请参阅文档以获取详细信息。tf.slice(input, begin, size)
参数：
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input：张量
begin：每个维度的起始位置 input
size：的每个维度的元素数input，使用-1包括所有剩余元素
块状切片：
# x has shape [2, 3, 2] x = tf.constant([[[1., 2.], [3., 4. ], [5. , 6. ]], [[7., 8.], [9., 10.], [11., 12.]]]) # Extracts x[0, 1:2, :] == [[[ 3., 4.]]] res = tf.slice(x, [0, 1, 0], [1, 1, -1])
使用负索引，检索第三维中的最后一个元素：
# Extracts x[0, :, -1:] == [[[2.], [4.], [6.]]] last_indice = x.get_shape().as_list()[2] - 1 res = tf.slice(x, [0, 1, last_indice], [1, -1, -1])
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我仍然在学习tenstorflow和keras，我怀疑这个问题有一个非常简单的答案，我只是因为不熟悉而错过了。 我有一个对象： ...由特征和目标组成。我可以使用循环对其进行迭代： 然而，这是非常缓慢的。我想做的是访问与类标签相对应的张量，并将其转换成一个Numpy数组，或者一个列表，或者任何类型的迭代，这些都可以输入到Scikit学习的分类报告和/或混淆矩阵中： ...或者访问数据，以便它可以在
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问题内容： 我正在使用和创建神经网络；由于某种原因，我想获得某种内在的张量的值给定的输入，所以我使用的，作为一个。 但是，我发现很难找到张量名称的正确语法，即使知道它的名称也很困难（而且我对操作和张量感到困惑），因此我使用张量板绘制图形并寻找名称。 有没有一种方法可以在不使用张量板的情况下枚举图中的所有张量？ 问题答案： 你可以做 另外，如果您要在IPython笔记本中进行原型制作，则可以直接在笔
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问题内容： 我无法按名称恢复张量，我什至不知道是否可能。 我有一个创建图的函数： 我想在此函数之外访问变量S1_conv1。我试过了： 但这给了我一个错误： ValueError：共享不足：不允许使用变量scale_1 / Scale1_first_relu。您是说要在VarScope中设置“ reuse = None”？ 但这有效： 我可以解决这个问题 但我不想那样做。 我认为我的问题是S1_c
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我也不知道为什么。如果删除行“print（”mse=%s“%(mse.eval()))”，那么一切都会好起来。有什么建议吗？ 提前感谢！
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我是tensorflow的新手，想训练一个用于分类的logistic模型。 feef_dict方法不起作用，complay：
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问题内容： 由于我需要在使用Tensorflow训练模型之前为数据编写一些预处理程序，因此需要对进行一些修改。但是，我不知道如何像使用一样修改值。 最好的方法是可以直接修改。但是，在当前版本的Tensorflow中似乎不可能。另一种方法是改变到该进程，然后用改回来。 关键是如何更改为。 1）：https : //www.tensorflow.org/versions/r0.8/api_docs/p