Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

TR=Time of Repeatation 重复时间,一般2113指两个连续的射5261频脉冲之间的时间间隔;TE=time of Echo,回波时间,指射4102频脉冲与相应的回1653波之间的时间间隔感谢懋式百科全书,这个图做的很好www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

Te测试工程师(Quality Testing Engineer),测试工程师负责新产品的测试技术、测试系统开发并检验其是否满足行业标准、国家标准或国际标准,同时负责产品的国际、国内型号认证工作。测试工程师

In [1]: import os In [2]: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" In [3]: import tensorflow as tf In [4]:sess =tf.Session() In [5]: input = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[10,11,12],[13,14,15],[1 ...: 6,17,18]]]) In [6]: input.get_shape()Out[6]: TensorShape([Dimension(2), Dimension(3), Dimension(3)]) In [7]: input_2 = input[:,:,2] In [8]: print(sess.run(input_2))[[ 3 6 9] [12 15 18]] In [9]: input_2 = input[:,:,0:2] In [10]: print(sess.run(input_2))[[[ 1 2] [ 4 5] [ 7 8]] [[10 11] [13 14] [16 17]]] In [11]: input = tf.constant([[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[10,11,12],[13,14,15], ...: [16,17,18]]]]) In [12]: input.get_shape()Out[12]: TensorShape([Dimension(1), Dimension(2), Dimension(3), Dimension(3)]) In [13]: input_2 = input[:,:,2] In [14]: print(sess.run(input_2))[[[ 7 8 9] [16 17 18]]] In [15]: input_2 = input[:,:,:,2] In [16]: print(sess.run(input_2))[[[ 3 6 9] [12 15 18]]]

所谓HE,BE,TE,NE都是对galgame里不同结局的称呼。HE=Happy Ending 意思是一个好的结局,一个圆满的结局。BE=Bad Ending 意思是一个坏结局,与Happy Ending或者Good Ending对立。TE=True

补充知识:TensorFlow 训练过程中获取某个Tensor值;只有conv1和bn1存在NAN

“我很喜欢你”或者“我很爱你”的意思~可用作朋友间(拉美较普遍)表达亲密之情,更多的用作情侣之间表达爱意~

1. 在训练过程中,获取某个参数Tensor的值:

传感器2113 TE:温度5261传感器 温度传感器(temperature transducer)是指能感受温度并转换成可用输出4102信号的传感器。温1653度传感器是温度测量仪表的核心部分,品种繁多。按测量方式可分为

获取所有Tensor的name:

[tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]

根据name获得Tensor:

bn_gamma = sess.graph.get_tensor_by_name('bn1_audio/batch_normalization/beta:0')

sess.run(), print

2. 只有conv1的filter, bias和bn1的gamma为nan:

由于训练数据中存在nan.

bn1后的max pooling层输出全为0 (∵bn1输出有0), 导致后续参数和输出看起来正常, 但是不会更新.

以上这篇Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持真格学网。

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