我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
In [1]: import os In [2]: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" In [3]: import tensorflow as tf In [4]:sess =tf.Session() In [5]: input = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[10,11,12],[13,14,15],[1 ...: 6,17,18]]]) In [6]: input.get_shape() Out[6]: TensorShape([Dimension(2), Dimension(3), Dimension(3)]) In [7]: input_2 = input[:,:,2] In [8]: print(sess.run(input_2)) [[ 3 6 9] [12 15 18]] In [9]: input_2 = input[:,:,0:2] In [10]: print(sess.run(input_2)) [[[ 1 2] [ 4 5] [ 7 8]] [[10 11] [13 14] [16 17]]] In [11]: input = tf.constant([[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[10,11,12],[13,14,15], ...: [16,17,18]]]]) In [12]: input.get_shape() Out[12]: TensorShape([Dimension(1), Dimension(2), Dimension(3), Dimension(3)]) In [13]: input_2 = input[:,:,2] In [14]: print(sess.run(input_2)) [[[ 7 8 9] [16 17 18]]] In [15]: input_2 = input[:,:,:,2] In [16]: print(sess.run(input_2)) [[[ 3 6 9] [12 15 18]]]
补充知识:TensorFlow 训练过程中获取某个Tensor值;只有conv1和bn1存在NAN
1. 在训练过程中,获取某个参数Tensor的值:
获取所有Tensor的name:
[tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
根据name获得Tensor:
bn_gamma = sess.graph.get_tensor_by_name('bn1_audio/batch_normalization/beta:0')
sess.run(), print
2. 只有conv1的filter, bias和bn1的gamma为nan:
由于训练数据中存在nan.
bn1后的max pooling层输出全为0 (∵bn1输出有0), 导致后续参数和输出看起来正常, 但是不会更新.
以上这篇Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式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。
《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
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- APM亚流新世代《一起冒险》[FLAC/分轨][106.77MB]
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- 尤雅.1997-幽雅精粹2CD【南方】【WAV+CUE】
- 张惠妹.2007-STAR(引进版)【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2008-LOVE情歌集VOL.8【正东】【WAV+CUE】
- 罗志祥《舞状元 (Explicit)》[FLAC/分轨][360.76MB]
- Tank《我不伟大,至少我能改变我。》[320K/MP3][160.41MB]
- Tank《我不伟大,至少我能改变我。》[FLAC/分轨][236.89MB]
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- 群星《继续微笑致敬许冠杰》[低速原抓WAV+CUE]
- 潘秀琼.2003-国语难忘金曲珍藏集【皇星全音】【WAV+CUE】
- 林东松.1997-2039玫瑰事件【宝丽金】【WAV+CUE】