indices = tf.constant([[1, 0, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0]],
时间: 2023-09-25 18:12:04 浏览: 43
这行代码定义了一个形状为 (2, 5) 的张量 indices,其中包含了两个长度为 5 的二进制序列。
第一个序列是 [1, 0, 1, 0, 0],它可以被解释为 5 位二进制数 10100,对应的十进制数是 20。
第二个序列是 [0, 1, 0, 0, 0],它可以被解释为 5 位二进制数 01000,对应的十进制数是 8。
在 TensorFlow 中,可以使用 tf.constant() 函数创建常量张量。在这个例子中,我们使用了一个嵌套的 Python 列表作为常量值,并指定了张量的数据类型(默认为 tf.float32)。创建完成后,张量的值就不能再被修改了。
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import tensorflow as tf a = tf.constant([[1,2,3,4,5], [2,3,4,5,6]], dtype=tf.float32) indices = tf.constant([[1, 0, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0]], dtype = tf.int32) result = tf.where(tf.cast(indices, dtype=tf.bool), tf.nn.sigmoid(a), a) with tf.Session() as sess: print(sess.run(result))
这段代码使用 TensorFlow 定义了一个二维张量 `a` 和一个与之对应的二维索引张量 `indices`。然后,使用 TensorFlow 提供的 `tf.where` 方法,将 `a` 张量中对应 `indices` 张量中为 1 的位置的值应用 sigmoid 函数,其他位置的值不变,最终生成一个新的张量 `result`。
具体来说,`tf.cast(indices, dtype=tf.bool)` 将 `indices` 张量中的值转换为布尔类型,即将 1 转换为 True,将 0 转换为 False。`tf.where` 使用这个布尔类型的掩码来决定是否应用 sigmoid 函数。对于 `indices` 张量中为 1 的位置,`tf.where` 返回 `tf.nn.sigmoid(a)`,即对应位置的 `a` 张量的值应用 sigmoid 函数;对于 `indices` 张量中为 0 的位置,`tf.where` 返回 `a` 张量中对应的原始值。
最后,使用 TensorFlow Session 执行这个计算图,并打印 `result` 张量的值。
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255. plt.imshow(img1) img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255. plt.imshow(img2) img1 = tf.image.resize(img1,(500,500)) img1 = tf.convert_to_tensor(img1,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img1 = tf.expand_dims(img1,axis=0) img2 = tf.image.resize(img2,(500,500)) img2 = tf.convert_to_tensor(img2,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img2 = tf.expand_dims(img2,axis=0) img = tf.concat([img1,img2],axis=0) roi = tf.image.crop_and_resize(img,[[0.5,0.5,1,1],[0.5,0.5,1,1]],[0,1],crop_size=(100,100)) # 图像展示 plt.imshow(img[0]) plt.imshow(img[1]) plt.imshow(roi[0]) plt.imshow(roi)以上代码有什么问题
以上代码有如下问题:
1. 缺少必要的导入语句,需要在代码开头添加导入tensorflow和matplotlib.pyplot的语句。
2. 在使用plt.imshow函数展示图像时,应该使用不同的子图来展示不同的图像,否则会在同一张图上叠加多个图像。
3. 在使用tf.image.crop_and_resize函数时,boxes参数应该是一个二维张量,每一行代表一个目标框的坐标。而在代码中,boxes参数被赋值为了一个列表,需要将其改为二维张量形式。
4. 在使用tf.image.crop_and_resize函数时,boxes参数和box_indices参数应该有相同的行数,代表每个目标框对应的图像在输入张量中的索引。在代码中,box_indices参数被赋值为了[0,1],但是boxes参数只有一行,需要将其改为两行,以对应两个目标框。
5. 在使用plt.imshow函数展示裁剪后的图像时,需要指定cmap参数为None,否则图像会以灰度图的形式展示。
以下是修改后的代码:
```
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载图像
img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255.
img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255.
# 展示图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img1)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img2)
plt.show()
# 预处理图像
img1 = tf.image.resize(img1, (500, 500))
img1 = tf.convert_to_tensor(img1, dtype=tf.float32)
img1 = tf.expand_dims(img1, axis=0)
img2 = tf.image.resize(img2, (500, 500))
img2 = tf.convert_to_tensor(img2, dtype=tf.float32)
img2 = tf.expand_dims(img2, axis=0)
img = tf.concat([img1, img2], axis=0)
# 裁剪图像
boxes = tf.constant([[0.5, 0.5, 1, 1], [0.5, 0.5, 1, 1]])
box_indices = tf.constant([0, 1])
roi = tf.image.crop_and_resize(img, boxes, box_indices, crop_size=(100, 100))
# 展示图像
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(img1[0])
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(img2[0])
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(roi[0], cmap=None)
plt.show()
```