问题标签 [tensor]
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tensorflow - 将 LSTM 输出与占位符连接起来
我有一个 LSTM 定义为
此 output_sequential 具有维度 [BATCH_SIZE, 1]。我希望通过使用 tf.concat 将其与维度 [BATCH_SIZE, 10] 的另一个占位符节点连接起来，以获得维度 [BATCH, 11] 的另一个值作为
但是，我收到以下错误
TypeError：预期的字符串或类似字节的对象
如何根据需要连接？
python - Keras 输入层和 TensorFlow 占位符之间的区别
我希望有人可以解释 Keras 中的输入层和 Tensorflow 中的占位符之间的区别（如果有的话）？
我调查得越多，两者看起来就越相似，但到目前为止，我并不相信 100%。
以下是我观察到的支持输入层和 tf 占位符相同的说法：
1) keras.Input() 返回的张量可以像 tf.Session 的 run 方法的 feed_dict 中的占位符一样使用。这是一个使用 Keras 的简单示例的一部分，它添加了两个张量（a 和 b）并将结果与第三个张量（c）连接起来：
2) Tensorflow Contrib 关于 Keras输入层的文档在其参数描述中提到了占位符：
“稀疏：一个布尔值，指定要创建的占位符是否稀疏”
以下是我观察到的支持输入层和 tf 占位符不一样的说法：
1）我看到人们使用 tf.Placeholder 代替输入层返回的张量。就像是：
python - 了解张量等级和行为
我从 tensorflow 开始，当涉及到张量的等级以及它们如何相互作用时，我遇到了一个巨大的问题。
我有以下代码：
如您所见，这是一个非常简单的设置。
但是，当我执行print w输出是Tensor("Variable_13/read:0", shape=(2,), dtype=float32).
是什么意思shape(2,)？逗号表示什么？
sess = tf.Session()此外，以下是变量初始化 后的其他痛点：
[ 0.2 1.20000005]
[ 0.2 0.60000002]
[[ 0.2 0.60000002]
[ 0.40000001 1.20000005]]
为什么我会出现如此多样的行为？tensorflow 如何确定单个数据点？我现在意识到，在声明占位符的同时指定形状可能比让自己陷入困境要好。
我理解最后两个案例，因为它们是在课堂上教授的，但我无法解释第一个案例的行为。
lua - Torch：如何按行对张量进行洗牌？
我目前正在使用 Torch 对一些输入数据实施随机洗牌（在行上，在这种情况下为第一个维度）。我是火炬新手，所以我在弄清楚排列如何工作时遇到了一些麻烦。
以下内容应该对数据进行洗牌：
这打印出来
在值之外，我可以暗示该函数没有对数据进行洗牌。我怎样才能让它正确洗牌，lua/torch中的常见解决方案是什么？
neural-network - Keras输入说明：input_shape、units、batch_size、dim等
对于任何 Keras 层（Layer类），有人可以解释如何理解 、 、 等之间的input_shape区别units吗dim？
例如，文档说units指定图层的输出形状。
在下图中的神经网络hidden layer1有 4 个单元。这是否直接转化为对象的units属性Layer？或者units在 Keras 中是否等于隐藏层中每个权重的形状乘以单元数？
简而言之，如何使用下图理解/可视化模型的属性 - 特别是图层？
python - Tensorflow：在轴 1 上对二维张量的非 NaN 求和？
设tensor为张量 where len(tensor.get_shape()) == 2。怎么办np.nansum(tensor, axis=1)？从文档中，nansum“返回给定轴上的数组元素的总和，将非数字（NaNs）视为零”。
我可以看到如何使用：
但这似乎过于复杂。有没有更好的方法？
c++ - tensorrt 中的“nvinfer.h”在哪里？
我一直在尝试在桌面主机上编译一个基本的 tensorRT 项目——现在源代码如下：
但是，在运行make时，我收到以下消息：
这个错误也是正确的——我曾经locate试图找到它，但我的机器上没有任何匹配的东西。我按照此处描述的 TensorRT 2.1 桌面安装的安装说明进行操作：https ://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
所以我的问题是，有人知道 nvinfer.h应该在哪里吗？换句话说，我是否错过了包含它的所需包裹，或者我错过了其他必要的东西？
小附录：我注意到的一件事是 libgie1 没有安装，并且它没有像 gie-dev 等其他软件包一样作为 debian 包含在提供的 TensorRT 下载中。
python - Torch 沿轴对张量求和
我如何对列求和？
decomposition - 我们可以用张量分解做什么？
我有三个关于张量分解的问题。
- 张量分解（分解）的情况（或应用）是什么？
- 这在未来成为主流技术的可能性有多大？
- 你如何使用它？
tensorflow - keras merge AttributeError：“合并”对象没有属性“is_placeholder”
我一直试图让一些开源代码运行，但可以摆脱这个错误。
重要的是最后一行抱怨没有属性。
但是合并和 X 都是 tensorflow.python.framework.ops.Tensor 类型，如果我将合并作为输入换出，并与 X 交换，则不会出现此类错误。
为什么语句不接受 Tensor 对象的合并版本？