我需要将维数N的张量列表转换为维数为N + 1的新张量,以便新维度是最正确的维度.
例如,如果x和y将是形状(4,3)的张量,那么我试图通过形成z并将张量x设置为沿第三个的第0个元素来创建形状(4,3,2)的新张量z尺寸和设置张量y作为沿第三维的第一个元素.在伪代码中:
z = tf.fromList([x,y],3)
Tensorflow中最好的方法是什么？我无法从TF 0.7.1的文档中找到它.
TensorFlow r1.0 C++ API附带了类Session和ClientSession类.使用TensorFlow ClientSession和其他人使用的一些示例Session.这两种不同类型的会话是否在引擎盖下使用相同的底层机制,还是优先于另一种？使用它们的语法有点不同,但除此之外,行为有什么不同吗？
我正在学习node.js,我能找到的大多数例子都是处理简单的例子.我更感兴趣的是构建真实世界的复杂系统,并估计node.js基于事件的模型如何处理实际应用程序的所有用例.
我想要应用的一个常见模式是,如果在某个超时时间内没有发生,则阻止执行超时.例如,如果执行数据库查询需要超过30秒,那么对于某些应用程序来说可能太多了.或者如果读取文件需要10秒以上.
对我来说,具有超时的理想程序流程与具有例外的程序流程类似.如果事件未在某个预定义的超时限制内发生,则事件侦听器将从事件循环中清除,并且将生成超时事件.此超时事件将具有备用侦听器.如果事件处理正常,则从事件循环中清除超时侦听器和事件侦听器.
是否存在超时处理和清理超时进程的一般机制？我知道一些类型,如socket有超时参数,但它不是适用于所有事件的一般机制.