说明:np ----> numpy       tf ----> tensorflownp.stack(arrays, axis=0) np.stack(arrays, axis=0) ---- 同样也适用于tf.stack() numpy 和 tensorflow 都有 stack() 函数,该函数主要是用来提升维度. 在只提供数组(张量)和axis参数的前提下,  两者的使用方法和结果一样,原理一样,所以这里用numpy做演示. 假设要转变的张量数组arrays的长度为N,其中的每个张量数…

tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如: a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3) ab2 = t…

tf.unstack 原型: unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack' ) 官方解释:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/unstack 解释:这是一个对矩阵进行分解的函数,以下为关键参数解释: value:代表需要分解的矩阵变量(其实就是一个多维数组,一般为二维): axis:指明对矩阵的哪个维度进行分解. 要理解tf.unstack函数,我们不妨先来看看tf.stack函数.T…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([4,5,6]) c1 = tf.stack([a,b],axis=0) c2 = tf.stack([a,b],axis=1) #take c2 for example showing results of unstack d1 = tf.unstack(c2,axis=0) # Return: The list of Tensor objects unstacke…

相同点:他们都增加了矩阵的维度,而split()不改变维度! tf.stack()这是一个矩阵拼接的函数,tf.unstack()则是一个矩阵分解的函数 c是拼接,而d和e则是不同维度的分解…

简单理解Struts2中拦截器与过滤器的区别及执行顺序 当接收到一个httprequest , a) 当外部的httpservletrequest到来时 b) 初始到了servlet容器 传递给一个标准的过滤器链 c) FilterDispatecher会去查找相应的ActionMapper,如果找到了相应的ActionMapper它将会将控制权限交给ActionProxy d) ActionProxy将会通过ConfigurationManager来查找配置struts.xml       …

前几篇文章,我们讨论了如何使用mutex保护数据及使用使用condition variable在多线程中进行同步.然而,使用mutex将会导致一下问题: 等待互斥锁会消耗宝贵的时间 — 有时候是很多时间.这种延迟会损害系统的scalability.尤其是在现在可用的core越多越多的情况下. 低优先级的线程可以获得互斥锁,因此阻碍需要同一互斥锁的高优先级线程.这个问题称为 优先级倒置(priority inversion ) . 可能因为分配的时间片结束,持有互斥锁的线程被取消调度.这对于等待同…

前几篇文章,我们讨论了如何使用mutex保护数据及使用使用condition variable在多线程中进行同步.然而,使用mutex将会导致一下问题: 等待互斥锁会消耗宝贵的时间 - 有时候是很多时间.这种延迟会损害系统的scalability.尤其是在现在可用的core越多越多的情况下. 低优先级的线程可以获得互斥锁,因此阻碍需要同一互斥锁的高优先级线程.这个问题称为优先级倒置(priority inversion ). 可能因为分配的时间片结束,持有互斥锁的线程被取消调度.这对于等待同一互…

前几篇文章,我们讨论了如何使用mutex保护数据及使用使用condition variable在多线程中进行同步.然而,使用mutex将会导致一下问题: 等待互斥锁会消耗宝贵的时间 - 有时候是很多时间.这种延迟会损害系统的scalability.尤其是在现在可用的core越多越多的情况下. 低优先级的线程可以获得互斥锁,因此阻碍需要同一互斥锁的高优先级线程.这个问题称为优先级倒置(priority inversion ). 可能因为分配的时间片结束,持有互斥锁的线程被取消调度.这对于等待同一互…