如何从张量流中的常量创建向量

Question

如何从张量流 constant/variable 等创建张量流向量？例如，我有一个常量 x，我想创建一个 [x] 的向量。

我已经尝试了下面的代码，但它不起作用。任何帮助将不胜感激。

x = tf.placeholder_with_default(1.0,[], name="x")
nextdd = tf.constant([x], shape=[1], dtype=tf.float32)

Answer 1

首先我想为你定义一个张量：

张量是 n-dimensional 矩阵。 0 阶张量是标量，例如42. 秩为 1 的张量是一个向量，例如[1,2,3]，2 阶张量是矩阵，3 阶张量可能是形状为 [640, 480, 3] 的图像（640x480 分辨率，3 个颜色通道）。 4 阶张量可能是一批形状为 [10, 640, 480, 3]（10 640x480 图像）等的图像

其次，Tensorflow 中基本上有 4 种类型的张量。

1) 占位符 - 这些是您在调用 sess.run 时传递到 tensorflow 中的张量。例如：sess.run([nextdd], {x:[1,2,3]}) 从 x.

创建一个 1 阶张量

2) 常量——顾名思义，这些是固定值。例如。 tf.constant(42) 并且应该在编译时指定，而不是运行时（避免你在这里犯的主要错误）。

3) 计算张量 - x = tf.add(a,b) 是一个计算张量，它是从 a,b 计算出来的。计算完成后不存储它的值。

4) 变量 - 这些是计算完成后保留的可变张量。例如神经网络的权重。

现在明确回答您的问题。 x 已经是一个张量。如果你传入一个向量，那么它就是一个 1 阶张量（又名向量）。您可以像使用常量、计算张量或变量一样使用它。它们在操作中的工作方式相同。 nextdd 行根本没有理由。

现在，nextdd 失败了，因为您试图从变量项创建常量，这不是定义的操作。 tf.constant(42) 定义明确，这就是常量。

您可以直接使用 x，如：

x = tf.placeholder_with_default(1.0,[], name="x")
y = tf.add(x, x)
sess = tf.InteractiveSession()
y.eval()

结果：

2.0

Answer 2

根据您的描述，您似乎想使用 tf.expand_dims:

# 't' is a tensor of shape [2]
tf.shape(tf.expand_dims(t, 0))  # [1, 2]
tf.shape(tf.expand_dims(t, 1))  # [2, 1]
tf.shape(tf.expand_dims(t, -1))  # [2, 1]

如何从张量流中的常量创建向量

How to create a vector from a constant in tensorflow

python

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tensorflow

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