tensor

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我是机器学习的初学者，我面临这个问题，请为我提供简单的例子或内容，以便我能够以最好的方式理解。

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我想有一个类型来以类型安全的方式表示多维数组（张量）。所以我可以例如写：zero :: Tensor (5,3,2) Integer ，将代表具有5元件的多维阵列，其中的每一个具有3个元件的每一个有2个元素，其中的所有元素都是Integer小号你如何定义这种类型的使用类型级编程？编辑：由苏有朋，这实现了这个使用GADT S上精彩的回答后，我不知道你能否借此更进一步，并支持class Ten

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Keras backend.repeat_elements不工作？

我正在尝试在这里创建一个简单的矩阵，对我的批处理中的每个样本重复。这里是矩阵： 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构建DNN后，我想计算网络的精度。这里是代码： 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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如何定义函数来预测Sofmax回归中的数据

我刚刚研究了softmax回归，并且我有一个问题确实需要您的帮助。在这里，我从MNIST softmax regression开始，在这种类型的问题中，它只计算精度而不提如何预测数据。但我的问题是不同的： My training data form ，我想用给定的输入来预测输出因此，我的数据，我定义了以下变量 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])

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加载NORB数据集与Python中的Keras Tensorflow一起使用

我想用NORB数据集（http://www.cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0-small/）做一些工作，但是我无法从包含数据集的二进制文件中读取它。任何身体都可以帮忙？我试过numpy.fromfile()，但它以错误的方式读取文件a。

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tf.boolean_mask，mask_dimension必须指定？

使用tf.boolean_mask()时，会引发值错误。它读取“必须指定掩码尺寸的数量，即使某些尺寸是无的，例如shape = [None]是可以的，但shape = None不是。我怀疑是什么东西出错了，当我创建我的布尔因为当我手工创建一个布尔掩码时，所有的都可以正常工作，但是我已经检查了s的形状和dtype，并且没有发现任何可疑的东西，两者似乎都与形状相同和布尔面膜的类型，我创建的手。 Pl

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在Tensorflow中运行不正常

我创建了两个使用均匀分布初始化的Tensors（即：x1，y2），但是当我打印出结果时，它们不是我所期望的。这是我的代码： 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运营商多个外部产品

import numpy as np mat1 = np.random.rand(2,3) mat2 = np.random.rand(2,5) 我希望得到一个2x3x5张量，其中每层是3x1转置行mat1乘以1x5行mat2实现的3x5外层产品。它可以用numpy matmul完成吗？

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在LSTMStateTuple上调用变形将它变成张量

我正在使用dynamic_rnn和LSTMCell，后者放出一个包含内部状态的LSTMStateTuple。调用这个对象的重塑（我的错误）会导致一个张量，而不会在创建图表时造成任何错误。通过图形输入输入时，我在运行时也没有出现任何错误。代码： cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(size, state_is_tuple=True, ...) outputs, stat