embedding

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我試圖在我的Tensorflow代碼中加載預嵌入的Word2Vec（或手套），但是我有一些理解它的問題，因爲我找不到很多示例。問題不在於獲取和加載嵌入矩陣，我知道這個嵌入矩陣，而是關於查找單詞ID。當前我使用的是https://ireneli.eu/2017/01/17/tensorflow-07-word-embeddings-2-loading-pre-trained-vectors/的代碼

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使用Tensorflow可視化多個嵌入

我想基於多個張量變量（即基於不同的嵌入變量）來可視化我的數據。換句話說，我需要做的是以下幾點：我需要將100維矢量（圖像特徵/嵌入）存儲到5個不同的變量中。然後我需要基於5個不同的變量來顯示我的數據。也就是說，我需要基於前20個功能形象化我的數據，並基於第二個20個功能，依此類推... 當我在查看關於https://www.tensorflow.org/get_started/embedding

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keras嵌入矢量回到一個熱門

我在使用keras處理NLP問題。根據之前的單詞，當我嘗試預測下一個單詞時，出現了一個關於單詞嵌入的問題。我已經通過keras嵌入層打開一個熱詞詞彙向量是這樣的： word_vector = Embedding(input_dim=2000,output_dim=100)(word_one_hot) ，並使用此word_vector做一些事情，模型給出了另一個word_vector最後。但我必

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瞭解Keras中的字符級嵌入LSTM

我是在Keras RNN結構中實現語言模型的新手。我有具有以下統計離散的話（而不是從一個段落）的數據集，總字樣本：1953 明顯不同的字符的總數：33（包括開始，結束和*）一句話最大長度（字符數）爲10 現在，我想建立一個模型，將接受一個字符和單詞預測下一個字符。我填充了所有單詞，以便它們具有相同的長度。所以我的輸入是Word_input形狀1953 x 9和目標是1953 x 9 x 33。

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ffmpeg嵌入在不同時間點的視頻中的幾個圖像

我想用ffmpeg在視頻中嵌入各種圖像。到目前爲止，我有： ffmpeg -i testclip.mp4 -i question2.png -i question1.png -filter_complex "[0:v][1:v] overlay=(W-w)/2:20:enable='between(t,2,5)'; [0:v][1:v] overlay=(W-w)/2:20:enable='bet

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JW播放器：黑屏在Firefox

之前尋求我網頁上嵌入JW播放器（7.9.3）在一個非常簡單的實現： jwplayer("video-container").setup({ "file": "/example.mp4", "image": "/example.jpg", "width": "100%", "aspectratio": "16:10" }); 在Chrome和先進的IT

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如何在Google Analytics腳本中設置userId的格式？

我的靜態HTML webside我嵌入式這個建議腳本代碼在一旁的每一頁。 <script> (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){ (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(

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將網址嵌入到XML文件中的YouTube視頻

我設置了一個網站，用於觀看我上傳到YouTube的視頻。我目前使用多個html文檔，每個不同的視頻都很不方便。我想知道是否有一種方法可以從.xml文件中讀取視頻的URL，並將每個視頻從一個html文檔中移出，而不是現在的10個。（或者，如果任何人有如何做一個更好的建議，我將不勝感激，正如很多）乾杯

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如何從TensorFlow的SparseTensor中選擇一行？

說，如果我有兩個SparseTensor S作爲如下： [[1, 0, 0, 0], [2, 0, 0, 0], [1, 2, 0, 0]] 和 [[1.0, 0, 0, 0], [1.0, 0, 0, 0], [0.3, 0.7, 0, 0]] ，我想前兩行提取了出來。我需要非零條目SparseTensor S的兩個指數和價值觀，這樣我可以將結果傳遞給tf.nn.embeddin

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用於分類特徵的Tensorflow嵌入

在機器學習中，通常用one-hot-encoding表示分類（特別是：標稱）特徵。我正試圖學習如何使用張量流的嵌入層來表示分類問題中的分類特徵。我已安裝tensorflow version 1.01，我正在使用Python 3.6。我知道tensorflow tutorial for word2vec，但它對我的情況並不是很有啓發性。在構建tf.Graph時，它使用NCE特定的權重和tf.nn.