TensorFlow 构造文本mask
import tensorflow as tf
input_sequence = tf.constant([[1,2,0,3],[1,0,2,0]],dtype=tf.float32)
input_mask = tf.sign(input_sequence)
sess = tf.Session()
print(sess.run(input_mask))
print结果:
[[1. 1. 0. 1.]
[1. 0. 1. 0.]]
import tensorflow as tf
input_sequence = tf.constant([[1,2,0,3],[1,0,2,0]],dtype=tf.float32)
input_mask = tf.sign(input_sequence)
sess = tf.Session()
print(sess.run(input_mask))
print结果:
[[1. 1. 0. 1.]
[1. 0. 1. 0.]]
小彩笔的摸爬滚打之路orz import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.
masked\_fill\_() - masked\_fill() - v1.5.0 torch.Tensor [https://pytorch.org/docs/
0. 前言 上一节把握了一下Mask RCNN项目的整体逻辑,这一节主要从TensorFlow和Keras的交互以及Mask RCNN的网络结构入手来分析一下。 1.
在使用tensorflow处理一些tensor时,有时需要对一个tensor取平均,可以使用tf.reduce\_mean操作,但是这个没法处理带有mask的tensor数据,
import tensorflow as tf input_sequence = tf.constant([[1,2,0,3],[1,0,2,0]],dtype
> 这段时间在学习TensorFlow,这些都是一些官网上的例子,在这里和大家分享记录一下。 出自:[https://www.tensorflow.org/tutorials
TensorFlow使用CNN实现中文文本分类 读研期间使用过TensorFlow实现过简单的CNN情感分析(分类),当然这是比较low的二分类情况,后来进行多分
默认你已经安装好环境了。以下教程完全遵照官网。 并且从官网下载好代码包了:[https://github.com/matterport/Mask\_RCNN][https_g
1 fasttext原理简介 fasttext是2016年facebook的Joulin、Mikolov等人提出来的一种高效文本分类的算法,相比于其他神经网络模型而言,f
通过生成boolean tensor的办法: a = tf.convert_to_tensor([[40, 30, 20, 10], [10, 20, 30,
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