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使用tensorflow根据输入更改tensor shape
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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涉及随机数以及类RNN的网络构建常常需要根据输入shape，决定中间变量的shape或步长。

tf.shape函数不同于tensor.shape.as_list()函数，后者返回的是常值list，而前者返回的是tensor。

使用tf.shape函数可以使得中间变量的tensor形状随输入变化，不需要在构建Graph的时候指定。但对于tf.Variable，因为需要提前分配固定空间，其shape无法通过上诉方法设定。

实例代码如下：

a = tf.placeholder(tf.float32,[None,])
b = tf.random_normal(tf.concat([tf.shape(a),[2,]],axis=0))

补充知识：pytorch中model=model.to(device)用法

这代表将模型加载到指定设备上。

其中，device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。

当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中，此时需要使用model=model.to(device)，将模型加载到相应的设备中。

将由GPU保存的模型加载到CPU上。

将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device('cpu')

device = torch.device('cpu')
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))

将由GPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。

device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.to(device)

将由CPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。map_location是将模型加载到GPU上，model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数加载为CUDA的tensor。最后保证使用.to(torch.device('cuda'))方法将需要使用的参数放入CUDA。

device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0")) # Choose whatever GPU device number you want
model.to(device)

以上这篇使用tensorflow根据输入更改tensor shape就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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