1、tf.reduce_max函数的作用:计算张量的各个维度上的元素的最大值。例子:

import tensorflow as tf
max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2])
with tf.Session() as sess:
max_value = sess.run(max_value)
print(max_value)
结果为3
    2、tf.sequence_mask的作用是构建序列长度的mask标志 。 例子:

import tensorflow as tf
mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], 5)
with tf.Session() as sess:
mask = sess.run(mask)
print(mask)
结果是:

[[ True False False False False]
[ True True True False False]
[ True True False False False]]
    3、两个函数结合使用:

# 根据目标序列长度,选出其中最大值,然后使用该值构建序列长度的mask标志,代码:

import tensorflow as tf
max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2])
mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], max_value)
with tf.Session() as sess:
mask = sess.run(mask)
print(mask)
结果是:

[[ True False False]
[ True True True]
[ True True False]]
---------------------
作者:qq_28808697
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/qq_28808697/article/details/80648657
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

tensorflow 学习笔记-- tf.reduce_max、tf.sequence_mask的更多相关文章

  1. TensorFlow学习笔记 速记1——tf.nn.dropout

    tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None,name=None)  上面方法中常用的是前两个参数: 第一个参数 x:指输入: 第二个 ...

  2. Tensorflow学习笔记(2):tf.nn.dropout 与 tf.layers.dropout

    A quick glance through tensorflow/python/layers/core.py and tensorflow/python/ops/nn_ops.pyreveals t ...

  3. Tensorflow学习笔记2:About Session, Graph, Operation and Tensor

    简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节 ...

  4. Tensorflow学习笔记2019.01.22

    tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱 ...

  5. Tensorflow学习笔记2019.01.03

    tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S ...

  6. TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]

    I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自 ...

  7. 深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

    深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 s ...

  8. 深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别

    深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- ...

  9. tensorflow学习笔记(4)-学习率

    tensorflow学习笔记(4)-学习率 首先学习率如下图 所以在实际运用中我们会使用指数衰减的学习率 在tf中有这样一个函数 tf.train.exponential_decay(learning ...

  10. tensorflow学习笔记(3)前置数学知识

    tensorflow学习笔记(3)前置数学知识 首先是神经元的模型 接下来是激励函数 神经网络的复杂度计算 层数:隐藏层+输出层 总参数=总的w+b 下图为2层 如下图 w为3*4+4个   b为4* ...

随机推荐

  1. MySQL中怎么查询一张表的列数

    select count(1) from information_schema.columns where table_schema='dbname' and table_name='tbname;

  2. Linux 平台下阅读源码的工具链

    原文:http://blog.jobbole.com/101322/ 前言 看源代码是一个程序员必须经历的事情,也是可以提升能力的一个捷径.个人认为: 要完全掌握一个软件的方法只有阅读源码. 在Win ...

  3. Linux下安装Redis及搭建主从

    Linux下安装Redis 首先在官网下载对应版本的redis包,这里本人使用的是redis-4.0.8.tar.gz.   然后在服务器中存放redis包的路径下执行tar –vxf redis-4 ...

  4. React 事件 传参

    绑定事件用 bind方法,第一个参数是 this,第二个参数是需要传入的值如下: <a onClick={this.updateLabel.bind(this,'参数1','参数2')} > ...

  5. Word Cloud (词云) - R

    在前面已经陆续总结了如何用 Python 和 JavaScript 创建词云了,今天要说的是 R.其实 SPSS 和 SAS 的 Word Cloud 扩展模板都是基于 R 实现的. >> ...

  6. 2018SCin tsyzDay2 模拟赛-动态规划(简单的)

    内心OS:简单?????还是我太弱了. 期望得分:100+100+0+0+0+0+随机暴力的点==200 实际得分:0+100+10+0+10+0==120 您知道我第一题为什么错了嘛??文件在混乱中 ...

  7. django templates模板

    Django templates模板 HTML代码可以被直接硬编码在views视图代码中,虽然这样很容易看出视图是怎么工作的,但直接将HTML硬编码到视图里却并不是一个好主意. 让我们来看一下为什么: ...

  8. 1.1.2最小生成树(Kruskal和Prim算法)

    部分内容摘自 勿在浮沙筑高台 http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51908175 关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意 ...

  9. 转】MongoDB主从复制实验 master/slave

    原博文出自于: http://blog.fens.me/category/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/page/4/ 感谢! Posted: May 31, 2013 Ta ...

  10. rsync常见错误

    rsync使用时的常见问题: 错误1: rsync: read error: Connection reset by peer (104) rsync error: error in rsync pr ...