小编A D*_*Das的帖子

在caffe中,SGD求解器具有动量参数(链接).在张量流中,我看到tf.train.GradientDescentOptimizer没有明确的动量参数.但是,我可以看到有tf.train.MomentumOptimizer优化器.是否相当于使用动量优化器的caffe SGD？

tf.map_fn是否支持python的本机映射函数支持多个张量(下面提供的示例)？

a = [1,2,3,4]
b = [17,12,11,10]
print(map(lambda x,y:x+y, a,b)) # ==> [18, 14, 14, 14]

以下代码不会给出任何错误,但也不会打印张量.

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Some tensor we want to print the value of
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2, 2, 2])
a = np.array([[[1.,1.], [1.,1.]], [[2.,2.], [2.,2.]]])

m = tf.Print(x,[x])

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    m_eval = m.eval(session=sess,feed_dict={x: a})

编辑:在bgshi的回复之后,我发现在iPython控制台中,代码确实打印了张量值.但我正在使用iPython笔记本.有没有办法让它显示在笔记本上？