由于目前 TF2 急切执行存在一些问题（例如，此处、此处或此处），因此我通过调用tf.compat.v1.disable_eager_execution().
但是，如果我仍然可以将内容记录到 tensorboard，我会很高兴。tf.summary.create_file_writer()如果我禁用急切执行，新版本的文件编写器（通过调用获得）不会创建任何文件。旧的 ( tf.compat.v1.summary.FileWriter()) 确实创建了一个文件，但我无法写入任何内容。该add_summary函数需要一个摘要协议缓冲区（不是值），我不知道如何在不使用 v1 会话上下文的情况下创建它。
有没有办法在禁用急切执行的情况下在 TF2 中编写摘要？
我在尝试从 Scala 玩具示例开始时迷路了，sbt new scala/hello-world.g8甚至在运行时sbt new，程序崩溃并出现以下错误。任何想法可能有什么问题？提前致谢！
（实际上，我正在运行，sbt -java-home /usr/lib/jvm/jdk-8-oracle-x64 new因为我的系统默认使用旧版本的 jdk）
[warn] ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
[warn] :: UNRESOLVED DEPENDENCIES ::
[warn] ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
[warn] :: org.antlr#ST4;4.0.8: org.sonatype.oss#oss-parent;9!oss-parent.pom(pom.original) origin location must be absolute: file:/home/michal/.m2/repository/org/sonatype/oss/oss-parent/9/oss-parent-9.pom
[warn] :: com.googlecode.javaewah#JavaEWAH;0.7.9: org.sonatype.oss#oss-parent;5!oss-parent.pom(pom.original) origin location must be absolute: file:/home/michal/.m2/repository/org/sonatype/oss/oss-parent/5/oss-parent-5.pom
[warn] ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
[error] java.lang.RuntimeException: Retrieval of org.scala-sbt.sbt-giter8-resolver:sbt-giter8-resolver:0.1.3 failed.
[error] at scala.sys.package$.error(package.scala:27)
[error] at sbt.TemplateCommandUtil$.classpathForInfo(TemplateCommand.scala:119)
[error] at sbt.TemplateCommandUtil$.infoLoader(TemplateCommand.scala:81)
[error] at sbt.TemplateCommandUtil$.$anonfun$run$1(TemplateCommand.scala:48)
[error] at sbt.TemplateCommandUtil$.$anonfun$run$1$adapted(TemplateCommand.scala:47)
[error] at sbt.TemplateCommandUtil$$$Lambda$1762/658781536.apply(Unknown Source)
...
[error] at xsbt.boot.Boot$.runImpl(Boot.scala:41)
[error] at xsbt.boot.Boot$.main(Boot.scala:17) …(我的问题的简短版本:在numpy中,是否有一种tf.sequence_mask从tensorflow 模拟的优雅方式？)
我有一个2d数组a(每行代表一个不同长度的序列).接下来,有一个1d数组b(代表序列长度).是否有一种优雅的方法来获得一个(扁平的)数组,该数组只包含a属于序列的元素,这些元素由它们的长度指定b:
a = np.array([
[1, 2, 3, 2, 1], # I want just [:3] from this row
[4, 5, 5, 5, 1], # [:2] from this row
[6, 7, 8, 9, 0] # [:4] from this row
])
b = np.array([3,2,4]) # 3 elements from the 1st row, 2 from the 2nd, 4 from the 4th row
期望的结果:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
通过 …