Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式
我就廢話(huà)不多說(shuō)了，大家還是直接看代碼吧~
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]]]
補(bǔ)充知識(shí)：TensorFlow 訓(xùn)練過(guò)程中獲取某個(gè)Tensor值；只有conv1和bn1存在NAN
1. 在訓(xùn)練過(guò)程中,獲取某個(gè)參數(shù)Tensor的值:
獲取所有Tensor的name:
[tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
根據(jù)name獲得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為nan:
由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在nan.
bn1后的max pooling層輸出全為0 (∵bn1輸出有0), 導(dǎo)致后續(xù)參數(shù)和輸出看起來(lái)正常, 但是不會(huì)更新.
以上這篇Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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