tensorflow模型訓練時維度處理技巧
修改模型一周，調bug半個月，特此總結：
在某乙個維度為1時，用tf.reshape
tf.matmul（要求兩個元素維度正好相反
）要求兩個元素維度正好相反
和tf.multiply ( 張量1 ，張量2）要求兩個元素維度一致
assign_sub（）：重新賦值，但需要
先用 tf.variable 定義變數 w
要求輸出的資料格式保持一致且支援廣播作用的函式：
tf.muliply(x, y, name=none)
tf.add(x, y, name=none)
tf.concat(values, axis, name='concat')：
多種網路joint訓練的時候，
逆向操作tf.split(value, num_or_size_splits, axis=0, num=none, name='split')
tf.stack(values, axis, name='stack')增加指定維度
tf.tile()：
把陣列沿各個方向複製
，不變的維度設定為1
反之用tf.squeeze壓縮維度
tf.nn.embedding_lookup(ids = [1,3,5])：找出embeddings中第1，3，5行，組成乙個tensor返回,其維度是有幾個數則輸出幾個值
tf.split(value,num_or_size_splits,axis=0)：
對value張量沿著axis維度，按照num_or_size_splits個數
切分
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