我对以下代码感到困惑:
import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.python.framework import ops from tensorflow.python.ops import array_ops from tensorflow.python.ops import control_flow_ops from tensorflow.python.ops import math_ops from tensorflow.python.framework import dtypes ''' Randomly crop a tensor, then return the crop position ''' def random_crop(value, size, seed=None, name=None): with ops.name_scope(name, "random_crop", [value, size]) as name: value = ops.convert_to_tensor(value, name="value") size = ops.convert_to_tensor(size, dtype=dtypes.int32, name="size") shape = array_ops.shape(value) check = control_flow_ops.Assert( math_ops.reduce_all(shape >= size), ["Need value.shape >= size, got ", shape, size], summarize=1000) shape = control_flow_ops.with_dependencies([check], shape) limit = shape - size + 1 begin = tf.random_uniform( array_ops.shape(shape), dtype=size.dtype, maxval=size.dtype.max, seed=seed) % limit return tf.slice(value, begin=begin, size=size, name=name), begin sess = tf.InteractiveSession() size = [10] a = tf.constant(np.arange(0, 100, 1)) print (a.eval()) a_crop, begin = random_crop(a, size = size, seed = 0) print ("offset: {}".format(begin.eval())) print ("a_crop: {}".format(a_crop.eval())) a_slice = tf.slice(a, begin=begin, size=size) print ("a_slice: {}".format(a_slice.eval())) assert (tf.reduce_all(tf.equal(a_crop, a_slice)).eval() == True) sess.close()
输出:
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99] offset: [46] a_crop: [89 90 91 92 93 94 95 96 97 98] a_slice: [27 28 29 30 31 32 33 34 35 36]
有两个tf.slice
选项:
(1)。在函数random_crop中调用,如tf.slice(value, begin=begin, size=size, name=name)
(2)。称为 a_slice = tf.slice(a, begin=begin, size=size)
这两个 values
的参数( begin
、 size
和 slice
)操作是一样的。
但是,为什么打印值 a_crop
和a_slice
不同并且 tf.reduce_all(tf.equal(a_crop, a_slice)).eval()
是真的吗?
谢谢
编辑1
谢谢@xdurch0,我现在明白第一个问题了。
tensorflow random_uniform
看起来像一个随机生成器。
import tensorflow as tf import numpy as np sess = tf.InteractiveSession() size = [10] np_begin = np.random.randint(0, 50, size=1) tf_begin = tf.random_uniform(shape = [1], minval=0, maxval=50, dtype=tf.int32, seed = 0) a = tf.constant(np.arange(0, 100, 1)) a_slice = tf.slice(a, np_begin, size = size) print ("a_slice: {}".format(a_slice.eval())) a_slice = tf.slice(a, np_begin, size = size) print ("a_slice: {}".format(a_slice.eval())) a_slice = tf.slice(a, tf_begin, size = size) print ("a_slice: {}".format(a_slice.eval())) a_slice = tf.slice(a, tf_begin, size = size) print ("a_slice: {}".format(a_slice.eval())) sess.close()
输出
a_slice: [42 43 44 45 46 47 48 49 50 51] a_slice: [42 43 44 45 46 47 48 49 50 51] a_slice: [41 42 43 44 45 46 47 48 49 50] a_slice: [29 30 31 32 33 34 35 36 37 38]
最佳答案
这里令人困惑的是,tf.random_uniform
(就像 TensorFlow 中的每个随机操作一样)在每次评估调用(每次调用 .eval()
或者,一般来说,每次调用 tf.Session.run
)。因此,如果您评估 a_crop
,您会得到一件事,如果您评估 a_slice
,您会得到另一件事,但如果您评估 tf.reduce_all(tf.equal( a_crop, a_slice))
得到 True
,因为所有内容都是在单个评估步骤中计算的,因此仅生成一个随机值,并且它确定 a_crop< 的值
和 a_slice
。另一个例子是这样的,如果你运行 tf.stack([a_crop, a_slice]).eval() ,你将得到一个具有相等行数的张量;同样,只产生了一个随机值。更一般地说,如果您使用多个张量调用 tf.Session.run 进行评估,则该调用中的所有计算都将使用相同的随机值。
顺便说一句,如果您确实需要在计算中保留一个随机值以供以后计算,最简单的方法就是使用 tf.Session.run 检索 if以及任何其他所需的计算,稍后通过 feed_dict 反馈;或者您可以有一个 tf.Variable 并在其中存储随机值。更高级的可能性是使用 partial_run
,一个实验性 API,允许您评估计算图的一部分并在稍后继续评估它,同时保持相同的状态(即相同的随机值等)。
关于python - 了解 tensorflow 切片操作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52387537/