tensor

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我是機器學習的初學者，我面臨這個問題，請爲我提供簡單的例子或內容，以便我能夠以最好的方式理解。

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我想有一個類型來以類型安全的方式表示多維數組（張量）。所以我可以例如寫：zero :: Tensor (5,3,2) Integer ，將代表具有5元件的多維陣列，其中的每一個具有3個元件的每一個有2個元素，其中的所有元素都是Integer小號你如何定義這種類型的使用類型級編程？編輯：由蘇有朋，這實現了這個使用GADT S上精彩的回答後，我不知道你能否藉此更進一步，並支持class Ten

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Keras backend.repeat_elements不工作？

我正在嘗試在這裏創建一個簡單的矩陣，對我的批處理中的每個樣本重複。這裏是矩陣： balanceMatrix = np.array([[[5,10,10],[1,1,1],[1,1,1]]]) print(balanceMatrix.shape) balanceMatrix = K.constant(balanceMatrix) print(K.shape(balanceMatrix).e

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TFlearn精度

用TFlearn構建DNN後，我想計算網絡的精度。這裏是代碼： def create_model(self): x = tf.placeholder(dtype= tf.float32, shape=[None, 6], name='x') # Build neural network input_layer = tflearn.input_data(shape=[

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如何定義函數來預測Sofmax迴歸中的數據

我剛剛研究了softmax迴歸，並且我有一個問題確實需要您的幫助。在這裏，我從MNIST softmax regression開始，在這種類型的問題中，它只計算精度而不提如何預測數據。但我的問題是不同的： My training data form ，我想用給定的輸入來預測輸出因此，我的數據，我定義了以下變量 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])

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加載NORB數據集與Python中的Keras Tensorflow一起使用

我想用NORB數據集（http://www.cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0-small/）做一些工作，但是我無法從包含數據集的二進制文件中讀取它。任何身體都可以幫忙？我試過numpy.fromfile()，但它以錯誤的方式讀取文件a。

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tf.boolean_mask，mask_dimension必須指定？

使用tf.boolean_mask()時，會引發值錯誤。它讀取「必須指定掩碼尺寸的數量，即使某些尺寸是無的，例如shape = [None]是可以的，但shape = None不是。我懷疑是什麼東西出錯了，當我創建我的布爾因爲當我手工創建一個布爾掩碼時，所有的都可以正常工作，但是我已經檢查了s的形狀和dtype，並且沒有發現任何可疑的東西，兩者似乎都與形狀相同和布爾面膜的類型，我創建的手。 Pl

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在Tensorflow中運行不正常

我創建了兩個使用均勻分佈初始化的Tensors（即：x1，y2），但是當我打印出結果時，它們不是我所期望的。這是我的代碼： x1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32) y1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32) subtraction = x1 - y1 with tf.Session() as

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Numpy運營商多個外部產品

import numpy as np mat1 = np.random.rand(2,3) mat2 = np.random.rand(2,5) 我希望得到一個2x3x5張量，其中每層是3x1轉置行mat1乘以1x5行mat2實現的3x5外層產品。它可以用numpy matmul完成嗎？

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在LSTMStateTuple上調用變形將它變成張量

我正在使用dynamic_rnn和LSTMCell，後者放出一個包含內部狀態的LSTMStateTuple。調用這個對象的重塑（我的錯誤）會導致一個張量，而不會在創建圖表時造成任何錯誤。通過圖形輸入輸入時，我在運行時也沒有出現任何錯誤。代碼： cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(size, state_is_tuple=True, ...) outputs, stat