net_1 = tf.reduce_max(out2, axis=-2, keep_dims=True)

时间: 2024-04-17 11:28:58 浏览: 12
这段代码使用 TensorFlow 中的 `reduce_max` 函数对 `out` 进行计算,其中 `axis=-2` 表示沿着倒数第二个维度进行计算,而 `keep_dims=True` 则表示保持维度。 具体来说,`reduce_max` 函数会返回沿着指定轴(在这里是倒数第二个维度)的最大值。由于 `keep_dims=True`,所以输出结果将保持与输入相同的维度,只是在指定轴上将其大小设置为1。 因此,`net_1` 将包含 `out2` 沿着倒数第二个维度的最大值,并且在该维度上维持大小为1。
相关问题

改写下面代码成为TensorFlow2可运行的readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(readout, a), axis=1) cost = tf.reduce_mean(tf.square(y - readout_action)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-6).minimize(cost)

在 TensorFlow 2.x 中,您可以使用 `tf.reduce_sum()` 和 `tf.multiply()` 函数来替换 `tf.reduce_sum(tf.multiply())`,并使用 `tf.keras.optimizers.Adam()` 来替换 `tf.train.AdamOptimizer()`。 例如,您可以使用以下代码来重写上述代码: ``` import tensorflow as tf # 计算 Q 值 readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(readout, a), axis=1) # 定义损失函数 loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 计算损失 cost = loss_fn(y, readout_action) # 创建 Adam 优化器并定义训练步骤 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-6) @tf.function def train_step(inputs, targets): with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(inputs) readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(predictions, a), axis=1) cost = loss_fn(targets, readout_action) gradients = tape.gradient(cost, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) return cost ``` 上述代码中,我们首先使用`tf.reduce_sum()` 和 `tf.multiply()` 函数计算 Q 值。然后,我们使用 `tf.keras.losses.MeanSquaredError()` 函数定义损失,并使用它计算损失。最后,我们创建一个 Adam 优化器,并使用 `train_step()` 函数计算梯度并更新权重。请注意,我们使用 `tf.function` 将函数转换为 TensorFlow 计算图,以提高性能。

# 将 CSV 数据转换成张量,调整大小并类型转换 csv_data = tf.expand_dims(data, axis=-1) csv_data = tf.cast(csv_data, tf.float32) csv_data = tf.image.resize(csv_data, [input_shape[0], input_shape[1]])啥意思

这段代码是将 CSV 数据转换为张量,并对其进行大小调整和类型转换。让我逐行解释代码的含义: 1. `csv_data = tf.expand_dims(data, axis=-1)`:`tf.expand_dims` 函数用于在张量中插入一个新的维度。这里使用 `axis=-1` 表示在最后一个维度后插入一个新的维度。目的是将原始的 CSV 数据转换为具有单个通道的张量。 2. `csv_data = tf.cast(csv_data, tf.float32)`:`tf.cast` 函数用于将张量的数据类型转换为指定的数据类型。这里将张量的数据类型转换为 `tf.float32`,通常用于计算机视觉任务中的图像处理。 3. `csv_data = tf.image.resize(csv_data, [input_shape[0], input_shape[1]])`:`tf.image.resize` 函数用于调整图像的大小。这里将 `csv_data` 张量调整为指定的输入形状 `[input_shape[0], input_shape[1]]`,其中 `input_shape` 是输入数据的形状。通过这一步,将 CSV 数据调整为模型期望的输入大小。 综合起来,这段代码的作用是将原始的 CSV 数据转换为具有单个通道、 `tf.float32` 类型,并调整大小为指定形状的张量。这样可以将 CSV 数据用作模型的输入。

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下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错: class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

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