小编Ish*_*nal的帖子

我想在Tensorflow中设计单层RNN,以便最后输出(y(t-1))参与更新隐藏状态.

h(t) = tanh(W_{ih} * x(t) + W_{hh} * h(t) + **W_{oh}y(t - 1)**)
y(t) = W_{ho}*h(t)

如何将最后输入y(t - 1)作为输入提供以更新隐藏状态？

我有一个4-D张量的形状(10,32,32,128).我想为所有前N个元素生成二进制掩码.

arr = tf.random_normal(shape=(10, 32, 32, 128))
values, indices = tf.nn.top_k(arr, N=64)

我的问题是如何获得与arr使用indices返回的相同形状的二进制掩码tf.nn.top_k

我编写了以下代码并尝试使用openmp并行化它.但我编译该程序并且最终导致错误无效控制谓词错误

#pragma omp parallel for schedule(dynamic, 1)
for( ; i+o<N*C && i < C*n; i++ )
       buf[i] = (a[i]-b[i])*(a[i]-b[i]);