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如何计算tensorflow中列表的中值？喜欢

node = tf.median(X)

X是占位符
在numpy中,我可以直接使用np.median来获取中值.如何在tensorflow中使用numpy操作？

我有一个训练模型

Y = w * X + b

其中Y和X是输出和输入占位符,w和b是
我已经知道的矢量w的值只能是0或1,而b仍然是tf.float32.

在定义变量w时,如何量化变量w的范围？
或者
我可以有两种不同的学习率吗？w的比率为1或-1,b的比率通常为0.0001.

我有一个示例课程.

class example(object):
    # ...
    def size(self):
        return somevalue

如何在不分配新变量的情况下获取size值？instance.sizeinstance.size()size