使用tensorflow根據(jù)輸入更改tensor shape
涉及隨機(jī)數(shù)以及類RNN的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建常常需要根據(jù)輸入shape，決定中間變量的shape或步長。
tf.shape函數(shù)不同于tensor.shape.as_list()函數(shù)，后者返回的是常值list，而前者返回的是tensor。
使用tf.shape函數(shù)可以使得中間變量的tensor形狀隨輸入變化，不需要在構(gòu)建Graph的時候指定。但對于tf.Variable，因為需要提前分配固定空間，其shape無法通過上訴方法設(shè)定。
實例代碼如下：
a = tf.placeholder(tf.float32,[None,])
b = tf.random_normal(tf.concat([tf.shape(a),[2,]],axis=0))
補充知識：pytorch中model=model.to(device)用法
這代表將模型加載到指定設(shè)備上。
其中，device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")則代表的使用GPU。
當(dāng)我們指定了設(shè)備之后，就需要將模型加載到相應(yīng)設(shè)備中，此時需要使用model=model.to(device)，將模型加載到相應(yīng)的設(shè)備中。
將由GPU保存的模型加載到CPU上。
將torch.load()函數(shù)中的map_location參數(shù)設(shè)置為torch.device('cpu')
device = torch.device('cpu')
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))
將由GPU保存的模型加載到GPU上。確保對輸入的tensors調(diào)用input = input.to(device)方法。
device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.to(device)
將由CPU保存的模型加載到GPU上。確保對輸入的tensors調(diào)用input = input.to(device)方法。map_location是將模型加載到GPU上，model.to(torch.device('cuda'))是將模型參數(shù)加載為CUDA的tensor。最后保證使用.to(torch.device('cuda'))方法將需要使用的參數(shù)放入CUDA。
device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0")) # Choose whatever GPU device number you want
model.to(device)
以上這篇使用tensorflow根據(jù)輸入更改tensor shape就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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