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深入理解Tensorflow中的masking和padding-创新互联

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

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声明:

需要读者对tensorflow和深度学习有一定了解

tf.boolean_mask实现类似numpy数组的mask操作

Python的numpy array可以使用boolean类型的数组作为索引,获得numpy array中对应boolean值为True的项。示例如下:

# numpy array中的boolean mask
import numpy as np
target_arr = np.arange(5)
print "numpy array before being masked:"
print target_arr
mask_arr = [True, False, True, False, False]
masked_arr = target_arr[mask_arr]
print "numpy array after being masked:"
print masked_arr

分享名称:深入理解Tensorflow中的masking和padding-创新互联
转载来源:http://cdkjz.cn/article/ijdpj.html
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