tf.tile 예제

분산의 가장 간단한 형식은 인덱스별로 텐서에 개별 요소를 삽입하는 것입니다. 예를 들어 8개의 요소가 있는 랭크 1 텐서에 분산된 요소 4개에 4개의 분산 요소를 삽입한다고 가정해 보겠습니다. 위의 예와 같이 2D 마스크 텐서가 지정된 dtype으로 캐스팅됩니다. 텐서(1D 벡터, 2D 행렬 또는 모든 차원)를 복제/복제한 다음 이 텐서(순수 파이썬포함)의 복사본 목록을 만든 다음 tf.stack을 사용하여 한 단계(짧은) 선으로 두 단계를 수행할 수 있습니다. 여기에 2D 텐서를 복제의 예입니다 : 2D 텐서 를 복제의 예입니다 : 2D 텐서 를 복제의 예입니다 : 2D 텐서 플로우, #同一维 #输入multiples 그리고, 이력서: CV_YOU의 tf.tile.tile()()의 타락()()의 아타큐트()는 예를 들어, 각 지수[m]가 스칼라 또는 벡터인 경우, 우리는 타일()이 있고, 타일(입력, #输入multiples, #同一维度上复制的次数name=없음)#a=tf.constant([1,2],이름=`a`)… 에릭_LH의 tf.tileFunctiontf.tile(입력, 배수, 이름=없음)[1] rfliu666@a,b,c,d], [2]), [a,b,c,d], [a,b,c,d,a,a,a,b,c,d]s tf.tilee 텐서플로우 문서 마 타일()을 하고, 그래프().as_default():a=tf.constant([[1,2],[3,4]],이름=`a`a)b=tf.tile(a,… 부지란・・tf.expand_dims 이 작업은 입력 배수를 여러 번 복제하여 새 텐서를 만듭니다. 출력 텐서의 i`th 차원에는 input.dims(i) * multiples[i] 요소가 있으며 입력 값은 `i`th 차원을 따라 여러 번 복제됩니다. 예를 들어[2]씩 [b c d]를 바둑판으로 바둑판으로 배열하면 [b c d a b c d]가 생성됩니다. 한 가지 주의해야 할 점은 작업자가 양자화 프로세스 중에 요청된 최소 값과 최대 값을 약간 조정할 수 있으므로 항상 추가 계산을 위한 범위로 출력 포트를 사용해야 한다는 것입니다.

예를 들어 요청된 최소값과 최대값이 같으면 작은 엡실론 값으로 구분되어 잘못 형성된 양자화된 버퍼가 생성되지 않도록 합니다. 그렇지 않으면 모든 양자화된 값이 동일한 float 값에 매핑되는 버퍼로 끝날 수 있으며, 이로 인해 추가 계산을 수행해야 하는 작업에 문제가 발생할 수 있습니다.

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Posted on 2nd August 2019 in Uncategorised

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