比如有temp_var = tf.variable([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12]])
想要取出來的行為idx = tf.constant([0,2])
那麼相應的操作為:rows = tf.gather(temp_var, idx)
gather_nd 比gather還要更強勢
def top_k(input, k=1, sorted=true, name=none)
查詢最後乙個維度的前k
個最大條目的值和索引。
注:該函式返回的資料報含兩部分,第一部分是返回的value值,第二部分返回的是對應的索引值。可以通過索引[0]或者[1]進行訪問。
養成在tf.xx()裡面加上 name = xx的習慣!
這樣的話更新啥的還是比較方便 分成小的再湊起來總會是有問題的t0=tf.constant([[0,0],[1,1]])
t1 = tf.expand_dims(t0, axis=-1)
t=tf.constant([[[0],[0]],[[1],[1]]])
機器學習 TensorFlow初學
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TensorFlow初學者了解
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