self.mean_ud_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None,], name = "mean_day_by_user")

时间: 2023-06-10 18:09:06 浏览: 241
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将tf.batch_matmul替换成tf.matmul的实现

这段代码定义了一个 TensorFlow 的占位符 placeholder，用于接收形状为 [None,] 的 float32 类型的张量，名称为 "mean_day_by_user"。其中，第一个维度为 None，表示该维度可以接收任意长度的输入，通常用于表示样本数或批次大小等维度。在使用时，可以通过 feed_dict 参数向该占位符传入具体的数值。
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关于tf.nn.dynamic_rnn返回值详解

函数原型 tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, ...X = tf.placeholder(tf.fl
zip

那些数据和命令.zip_a_tensorflow_tensorflow 函数

4. **占位符(placeholder)**：tf.placeholder()允许我们在运行时传递数据到计算图。它是输入数据的入口点。 5. **运算符(Operations)**：TensorFlow提供了丰富的数学运算符，如加法(tf.add())、减法(tf....

a_, _, a_dist_ = self._build_a(self.S_, reuse=True, custom_getter=ema_getter) # replaced target parameters lya_a_, _, lya_a_dist_ = self._build_a(self.S_, reuse=True) # self.cons_a_input_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, a_dim, 'cons_a_input_']) # self.log_pis = log_pis = self.a_dist.log_prob(self.a) self.log_pis = log_pis = self.a_dist.log_prob(self.a) self.prob = tf.reduce_mean(self.a_dist.prob(self.a))代码什么意思

这段代码是一部分深度强化学习算法的实现代码。具体来说，它构建了一个 actor 神经网络模型，并根据当前状态 S 来产生一个动作 a。其中，a 的概率分布由 a_dist_ 表示。同时，该代码中还计算了选择动作 a 的概率 log...

state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke

ep, output_keep_prob=p_keep, state_keep_prob=p_keep) 这段代码中的tf.placeholder和tf.contrib.rnn.GRUCell分别是什么意思？为什么要使用dropout（tf.contrib.rnn.DropoutWrapper）？

解释这行代码 self.ir_images = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, self.image_size, self.image_size, self.c_dim], name='ir_images')

这行代码是定义了一个占位符（placeholder）来存储一批IR图像数据，数据类型是浮点型，数据形状是（None, image_size, image_size, c_dim），其中None代表可以存储任意数量的图像。这个占位符的名称是“ir_images”...

解释这行代码self.action_input = tf.placeholder(shape=[None,self.action_num],dtype=tf.float32)

这行代码是将一个placeholder（占位符）对象赋值给类中的属性self.action_input。这个placeholder的shape为[None,self.action_num]，表示可以接受任意...数据类型为tf.float32。具体用途取决于代码的上下文和后续操作。

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 计算 Critic 网络的 Temporal Difference self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # 定义 Critic 网络的损失函数，使用均方...

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）...

解释这行代码 self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features], name='s')

这行代码是定义了一个占位符，用于接收一个大小为[None, self.n_features]的浮点数张量，可以理解为输入数据的格式。在实际使用时，需要将占位符传入相应的数据以完成对该张量的填充。其中，self.n_features表示特征...

import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

- 输入占位符：x 表示输入的图片，y 表示图片对应的标签，num_classes 表示类别数目，因为是多分类问题，所以 y 是一个大小为 [None, num_classes] 的矩阵，其中 None 表示数据集大小可以是任意值。 - 卷积层：使用...

self.state_1 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1, self.state_dim], 'state_1')

这行代码是在 TensorFlow 中创建一个占位符（placeholder）对象。占位符是 TensorFlow 中的一种特殊类型，它是一个空的变量，我们可以在运行 TensorFlow 会话时将数据填充到这个变量中。在这个例子中，这个占位符...

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') # 直接调用封装好的函数计算前向传播结果 y = mnist_inference.inference(x, None) # 计算正确率 correct_...

datas_placeholder=tf.placeholder(tf.float32,[None,32,32,3]) labels_placeholder=tf.placeholder(tf.int32,[None]) dropout_placeholder=tf.placeholder(tf.float32)

这段代码是在 TensorFlow 中定义了三个占位符...它的数据类型是 tf.float32。 这些占位符用于在 TensorFlow 图执行过程中接收输入数据。在实际运行模型时，需要将实际的数据传递给这些占位符，以便进行计算和训练。

self.P = tf.placeholder( shape=[1, self.shape_1[1], self.shape_1[2], 1], dtype=tf.float32, name="Pu"

)This line of code creates a TensorFlow placeholder named "P" with ... The data type is set to float32. The placeholder is used to feed input data into the TensorFlow computational graph during runtime.

self.images_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input:0")

一般情况下，我们在 TensorFlow 中定义模型时，会使用 tf.placeholder() 方法来定义占位符（Placeholder），表示输入数据的格式和维度。在运行模型时，我们需要将真实的数据传入这些占位符中。而这里的 self.images_...

self.plchdr_lf = tf.placeholder('float32', [batch_size, base_size[0], base_size[1], n_num ** 2], name='t_lf_extra_input') self.plchdr_target3d = tf.placeholder('float32', [batch_size, img_size[0], img_size[1], n_slices], name='t_target3d')

其中 plchdr_lf 是一个四维的 float32 类型的 placeholder，其 shape 为 [batch_size, base_size[0], base_size[1], n_num ** 2]，而 plchdr_target3d 是一个四维的 float32 类型的 placeholder，其 shape 为 [batch...

self.state_ph = tf.placeholder(tf.float32, ((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

state_ph = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, ((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS)) 请注意，在使用TensorFlow 2.x时，您需要在代码中包含tf.disable_v2_behavior()以使用旧的...

self._iteration_pl = tf.placeholder( tf.int64, shape=None, name='iteration')

This line of code creates a placeholder in TensorFlow for an integer value of type int64 (64-bit integer). The placeholder is named 'iteration' and has no fixed shape, meaning it can accept input of ...

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self._iteration_pl = tf.placeholder(tf.int64, shape=None, name='iteration') 这段代码定义了一个TensorFlow的占位符节点（placeholder），用于接收一个64位整数类型的输入数据。该占位符节点的名称为...

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