最近在做一个摘要生成的项目,过程中遇到了很多小问题,从网上查阅了许多别人解决不同问题的方法,自己也在旁边开了个jupyter notebook搞些小实验,这里总结一下遇到的一些问题。
Tensorflow用起来不是很顺手,很大原因在于tensor这个玩意儿,并不像数组或者列表那么的直观,直接print的话只能看到 Tensor(…) 这样的提示。比如下面这个问题,我们想要修改张量特定位置上的某个数值,操作起来就相对麻烦一些。和array一样,张量也是可以分段读取的,比如 tensor[1:10], tensor[:3]这种操作都是支持的,但是,张量是不能直接修改数值的。
比如,如果是array的话,一句赋值语句就可以将某个元素的值进行修改,但是,如果用同样的方法处理tensor的话,就会报错:
import tensorflow as tf tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)]) # tensor_1 是一个数值为1到9的张量,希望把中间第五个数值改为0 tensor_1[4] = 0
这时就会报错,错误类型是:
TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment
所以说tensor是可以分段读取,但是不能直接修改的,有点像“只读”的模式。怎么解决呢?从其他博客中我总结了一个方法,后来自己又想了一个:
# 方法一 : 运用concat函数 tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)]) # 将原来的张量拆分为3部分,修改位置前的部分,要修改的部分和修改位置之后的部分 i = 4 part1 = tensor_1[:i] part2 = tensor_1[i+1:] val = tf.constant([0]) new_tensor = tf.concat([part1,val,part2], axis=0)
这时候再去打印,就可以看到第五个数已经变成了0。
# 方法二:使用one_hot来进行加减运算 tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)]) i = 4 # 生成一个one_hot张量,长度与tensor_1相同,修改位置为1 shape = tensor_1.get_shape().as_list() one_hot = tf.one_hot(i,shape[0],dtype=tf.int32) # 做一个减法运算,将one_hot为一的变为原张量该位置的值进行相减 new_tensor = tensor_1 - tensor_1[i] * one_hot
当然,tensor有一个assign的函数,但是他每次更新不能针对于相对位置,而是相当于对整个变量的重新赋值,在某些特定场合下,这个自带函数似乎并不是太好用。
以上这篇Tensorflow 实现修改张量特定元素的值方法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。
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?