h = tf.slice(H, [0, j, 0], [batch_size, 1, HIDDEN_VECTOR_LEN]) h = tf.squeeze(h, [1])
时间: 2024-05-21 10:14:47 浏览: 13
这段代码的作用是从张量H中取出第j列的数据,然后将维度为1的那一维进行压缩,得到一个形状为(batch_size, HIDDEN_VECTOR_LEN)的张量h。具体来说,tf.slice函数的第一个参数是要切片的张量,第二个参数是指定从哪个位置开始切,第三个参数是指定切多少个元素。而tf.squeeze函数则是用来压缩张量的维度,第一个参数是要压缩的张量,第二个参数是指定要压缩哪个维度。在这段代码中,我们将维度为1的那一维进行了压缩,从而得到了一个(batch_size, HIDDEN_VECTOR_LEN)的张量。
相关问题
h = tf.slice(H, [0, j, 0], [batch_size, 1, HIDDEN_VECTOR_LEN])
这行代码使用 TensorFlow 的 slice 函数从张量 H 中提取一部分,具体来说,从第 0 维取 batch_size 个元素,从第 1 维(即列维度)取第 j 个元素,从第 2 维(即隐藏向量维度)取全部元素。也就是说,它从 H 中提取了一个形状为 [batch_size, 1, HIDDEN_VECTOR_LEN] 的三维张量 h。这个张量 h 是 H 中第 j 列的所有 batch 的隐藏向量。
def get_batch_data(batch_size=batch_size): # 从tensor列表中按顺序或随机抽取一个tensor input_queue = tf.train.slice_input_producer([hrrp, labels], shuffle=False) hrrp_batch, label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=64) return hrrp_batch, label_batch [hrrp_batch, label_batch] = get_batch_data(batch_size=batch_size) def get_test_data(batch_size=batch_size): # 从tensor列表中按顺序或随机抽取一个tensor input_queue = tf.train.slice_input_producer([test_hrrp, test_labels], shuffle=False) hrrp_test, label_test = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=64) return hrrp_test, label_test [hrrp_test, label_test] = get_batch_data(batch_size=test_batch_size)所选择的特征是
在这段代码中,选择的特征是 hrrp,它是一个 tensor 列表。在 get_batch_data() 和 get_test_data() 函数中,采用 tf.train.slice_input_producer() 函数从 hrrp 和 labels 中按顺序或随机抽取一个 tensor,并使用 tf.train.batch() 函数将它们打包成一个批次数据,以供神经网络训练和测试使用。因此,hrrp 是所选择的特征之一,它是指通过无线电信号接收器获取的信号水平值。labels 是另一个特征,它是指每个输入样本对应的输出标签,用于评估神经网络的预测准确性。总的来说,这段代码是用于从数据集中获取特征和标签,并将它们打包成批次数据,以供神经网络训练和测试使用。