我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
import tensorflow as tf import sys with tf.variable_scope('ha'): a1 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope('haha'): a2 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope('hahaha'): a3 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope('ha', reuse=True): # 不会创建新的变量 a4 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) sum = a1 + a2 + a3 + a4 fts_s = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 100), name='fts_s') b = tf.zeros(shape=(tf.shape(fts_s)[0], tf.shape(fts_s)[1])) concat = tf.concat(axis=1, values=[fts_s, b]) init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) for var in tf.global_variables(): print var.name import numpy as np ft_sample = np.ones((10, 100)) con_value = sess.run([concat], feed_dict={fts_s: ft_sample}) print con_value[0].shape
results:
ha/a:0
ha/haha/a:0
ha/haha/hahaha/a:0
(10, 200)
小总结:
1: 对于未知的shape, 最常用的就是batch-size 通常是 None 代替, 那么在代码中需要用到实际数据的batch size的时候应该怎么做呢"color: #ff0000">补充知识:tensorflow RNN 使用动态的batch_size
在使用tensorflow实现RNN模型时,需要初始化隐藏状态 如下:
lstm_cell_1 = [tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE),output_keep_prob=dropout_keep_prob) for _ in range(NUM_LAYERS)] cell_1 = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(lstm_cell_1) self.init_state_1 = cell_1.zero_state(self.batch_size,tf.float32)
如果我们直接使用超参数batch_size初始化 在使用模型预测的结果时会很麻烦。我们可以使用动态的batch_size,就是将batch_size作为一个placeholder,在运行时,将batch_size作为输入输入就可以实现根据数据量的大小使用不同的batch_size。
代码实现如下:
self.batch_size = tf.placeholder(tf.int32,[],name='batch_size')
self.state = cell.zero_state(self.batch_size,tf.float32)
以上这篇tensorflow 动态获取 BatchSzie 的大小实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
- 红馆40·谭咏麟《歌者恋歌浓情30年演唱会》3CD[低速原抓WAV+CUE][1.8G]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[320K/MP3][193.25MB]
- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
- 理想混蛋《Origin Sessions》[320K/MP3][37.47MB]
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]