tensorflow 中对数组元素的操作方法

tensorflow中对tensor对象进行像numpy数组一样便捷的操作是不可能的, 至少对1.2以及之前的版本而言. 从issue上看到,有不少人希望tensorflow能及早实现这些操作,但近期来看是不太可能了. 但是,这样的操作的确可以实现. 下面我来向大家介绍几种常用的操作,以及其在tensorflow中的实现方式. 我的代码仅仅是抛砖引玉吧. 谁有更好的方法就放在评论中分享给大家吧. 预先给那个人点个赞. 1.在tensor对象中提取某一行. 2.将tensor中的某一行进行赋值.

在js中对数组元素进行增删改移,简单总结了一下方法: 方法 说明 实例 push( ); 在原来数组中的元素最后面添加元素 arr.push("再见58"); unshift( ); 在原来数组中的元素最前面添加元素 arr.shift("你好58"): pop(); 移除数组中最后面的一个元素 arr.pop(); shift(); 移除数组中最前面的一个元素 arr.shift(); concat(); 拼接两个数组中的元素 (哪个数组在前面,拼接后它的元素就在

最近在做微信公众号开发,在一个发送图文接口中,需要把数组元素拼接在XML字符串中 foreach ($itemArr as $key => $value){ $items .= "<item> <Title><![CDATA[$value['title']]]></Title> <Description><![CDATA[[$value['description']]]></Description> <

我们都知道,PHP中的数组元素删除的方式可以有很多种,经常用到的函数有php中array_unique().那么我们今天为大家介绍的PHP函数array_flip()在删除数组重复元素时的效率要比array_unique()函数高出大约5倍左右.PHP函数array_flip()格式: 复制代码 代码如下: array array_flip ( array trans ) //array_flip -- 交换数组中的键和值 array array_flip ( array trans ) //a

本文实例讲述了php获取数组元素中头一个数组元素值的实现方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 在php的内置函数中,获取数组元素值的函数主要有 reset next current prev end 这几个函数. reset (PHP 3, PHP 4, PHP 5) 函数定义:mixed reset ( array &array ) 作用:该函数将 array 的内部指针倒回到第一个单元并返回第一个数组单元的值,如果数组为空则返回 FALSE,代码如下: 复制代码 代码如下: $array=

用数组名做函数参数与用数组元素作实参有几点不同: (1)用数组元素作实参时,只要数组类型和函数的形参变量的类型一致,那么作为下标变量的数组元素的类型也和函数形参变量的类型是一致的.因此,并不要求函数的形参也是下标变量.换句话说,对数组元素的处理是按普通变量对待的.用数组名作函数参数时,则要求形参和相应的实参都必须是类型相同的数组,都必须有明确的数组说明.当形参和实参两者类型不一致时,将会发生错误. (2)用普通变量或下标变量作函数参数时,形参变量和实参变量都是由编译系统分配的两个不同的内存单元.

接触pandas之后感觉它的很多功能似乎跟numpy有一定的重复,尤其是各种运算.不过,简单的了解之后发现在数据管理上pandas有着更为丰富的管理方式,其中一个很大的优点就是多出了对数据文件的管理. 如果想保存numpy中的数组元素到一个文件中,通过纯Python的文件写入当然是可以实现的,但是总觉得是少了一点便捷性.在这方面,pandas工具的使用就会让工作方便很多.下面通过一个简单的小例子来演示一下. 首先,创建numpy中的数组. In [18]: arr1 = np.arange(10

1. 自己写for循环 从array里去掉$tmp这个元素的值 <?php $tmp = '324'; $arr = array( '0' => '321', '1' => '322', '2' => '323', '3' => '324', '4' => '325', '5' => '326', ); 代码 foreach( $arr as $k=>$v) { if($tmp == $v) unset($arr[$k]); } print_r($arr);

在神经网络计算过程中,经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤(例如MLE,Attention等操作).那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢? 首先假设 Variable 是一个一维数组 A: import numpy as np import tensorflow as tf a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) A = tf.Variable(a) 我们把我们想取出的元素的索引存到 B 中,如果我