我有以下批量形状:

 [?,227,227]

以下权重变量:

 weight_tensor = tf.truncated_normal([227,227],**{'stddev':0.1,'mean':0.0})

 weight_var = tf.Variable(weight_tensor)

但当我这样做时tf.batch_matmul:

 matrix = tf.batch_matmul(prev_net_2d,weight_var)

我失败了,出现以下错误:

ValueError:形状(？,)和()必须具有相同的等级

所以我的问题变成:我该怎么做？

我如何在2D中获得一个乘以每个单独图片(227x227)的weight_variable,以便我有一个(227x227)输出？这个操作的扁平版本完全耗尽了资源...加上渐变不会在平面形状中正确改变重量......

或者:如何沿着批量维度(？,)分割传入的张量,以便我可以tf.matmul使用我的weight_variable在每个分割张量上运行该函数？

目前我正在编写一个调用chrome浏览器新实例的脚本。

我知道如何调用 chrome*.html在新标签页中打开文档。

google-chrome *.html   

Chrome 将打开一个新标签以显示该文件。

如何在不关闭其他选项卡或关闭浏览器窗口的情况下关闭终端中的选项卡？

我正在尝试使用UDF蜂巢.但是当我尝试使用创建临时函数时   userdate as 'unixtimeToDate',我得到了这个异常

hive> create temporary function userdate1 as 'unixtimeToDate';
FAILED: ParseException line 1:25 character ' ' not supported here
line 1:35 character ' ' not supported here

我不确定为什么角色不受支持.请问我能得到一些指导.

在python中,我有一个形状为n*2的数组(其中n是一个正整数).从本质上讲,这是一对数组.我希望删除此阵列中的所有镜像对.例如,以下阵列A 的形状为10*2.所述双[0,55]和[55,0]将构成一个这样的反射镜对中A,和我想保留一个出这两个的.

A = np.array([[ 0, 55], [ 5, 25], [12, 62], [27,  32], [25, 73], 
              [55, 0], [25, 5], [62, 12], [32, 27], [99, 95]])

对于前面提到的示例,我希望结果数组看起来像:

B = np.array([[ 0, 55], [ 5, 25], [12, 62], [27,  32], [25, 73], [99,95])

因为有6对独特的对(不包括4对镜像对).

我意识到我可以使用两个嵌套的for循环来实现这一点,但我希望使用最快的方法实现这一点,因为对于手头的实际问题,我将处理大型数组.我会很感激能得到一些帮助.

我有一个列表，其索引主要是整数，但偶尔会有一些“ X”条目。我需要所有条目来使用此列表和另一个列表执行列表操作。我如何替换整数为零的字符串“ X”条目，同时保持列表的长度相同。

我尝试使用if语句替换条目（如果它是'X'的话），但这只是给了我一个类型错误。

示例：更改[X,X,52,39,81,12,X,62,94]为[0,0,52,39,81,12,0,62,94] 第二个列表中所有条目都为int的形式。

class vector{
public:
    vector(int s);
    double& operator[](int i);
    int size();
private:
    double? elem;
    int sz;
};

第4行:double&operator [](int i);

这条线在C++编程原理中意味着什么,我在使用和使用时感到困惑,[](int i)也很混乱.