有什么简单的方法可以将 PPO 的属性与 A3C 方法合并？A3C 方法运行多个 parrel actor 并优化参数。我正在尝试将 PPO 与 A3C 合并。
我第一次在conda安装中安装了tensorflow。然后，我实际上使用了seq2seq模型。之后，我再次通过pip安装安装了tensorflow。但是现在这些库有了很大的不同。所有旧脚本都放错了地方等等。为什么？为什么在使用CODA滴注时没有面对这个问题
我在这里问的是动态行为是如何工作的。这是上述 dynamic_rnn 函数的 tensorflow文档。此函数创建的 RNN 输入块的最大长度是多少？它会根据最大的输入填充所有较短的吗？
本文明确提到分类和回归损失与快速RCNN中的RPN网络相同.有人可以解释面具损失功能.如何使用FCN改进？
当我们使用 cv::Mat 保存图像时，我们知道在 Mat 对象的标题中，它具有像素的目标（指向图像位置的指针），因此通过使用复制到 Mat 类中的另一个对象的功能，它会创建一个单独的副本的像素或指向相同的内存位置？
def train_model(model, batch_gen, num_train_steps, weights_fld):
saver = tf.train.Saver() # defaults to saving all variables - in this case embed_matrix, nce_weight, nce_bias
initial_step = 0
with tf.Session() as sess:
**sess.run(tf.global_variables_initializer())**
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(os.path.dirname('checkpoints/checkpoint'))
# if that checkpoint exists, restore from checkpoint
***if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)***
在上面的代码中，流图如何尝试导入预训练参数（如果有的话）非常清楚。（突出显示的部分）所以如果已经训练了参数集（例如神经网络的权重集），为什么我们仍然需要用tf初始化变量.global_variables_initializer()？
我正在研究时间序列问题。不同的训练时间序列数据存储在一个 30GB 的大型 JSON 文件中。在 tensorflow 中，我知道如何使用 TF 记录。pytorch 中是否有类似的方法？
中提到的tensorflow功能fully_connected没有参数添加退出最后一层。有办法吗？