Присвойте значение внутри tf.tensor

28.05.2021Рубрика: ВопросыАвтор: admin

У меня есть объект predict_wide_window. В нем есть переменная example.

predict_wide_window.example value are:<tf.Tensor: shape=(1, 12, 4), dtype=float32, numpy=

     array([[[ 1.    , 13.521 ,  6.257 ,  8.6   ],
             [ 2.    , 12.692 ,  8.0317,  8.8   ],
             [ 3.    , 12.692 ,  9.0498,  8.4211],
             [ 4.    , 13.198 ,  9.7643,  8.85  ],
             [ 5.    , 13.198 ,  9.7996,  7.25  ],
             [ 6.    , 13.198 , 10.1545,  8.    ],
             [ 7.    , 16.136 , 10.1307,  8.    ],
             [ 8.    , 16.136 , 10.2481,  8.    ],
             [ 9.    , 16.136 ,  9.7015,  7.7   ],
             [10.    , 13.521 ,  9.2827,  7.95  ],
             [11.    , 13.521 ,  9.5588,  7.7   ],
             [12.    , 13.521 , 10.4541, 10.    ]]], dtype=float32)>,
     <tf.Tensor: shape=(1, 12, 1), dtype=float32, numpy=
     array([[[ 8.8   ],
             [ 8.4211],
             [ 8.85  ],
             [ 7.25  ],
             [ 8.    ],
             [ 8.    ],
             [ 8.    ],
             [ 7.7   ],
             [ 7.95  ],
             [ 7.7   ],
             [10.    ],
             [ 7.85  ]]], dtype=float32)>)

Цель: я хочу изменить значение в первой строке, т. е. predict_wide_window.example[0][0][0] с

<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32, numpy=array([ 1.   , 13.521,  6.257,  8.6  ], dtype=float32)>

to [ 1., 15, 10, 5 ] .

Итак, finalpredict_wide_window.example[0][0][0] должно быть

<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32, numpy=array([ 1.   , 15,  10,  5], dtype=float32)>

Я делаю

predict_wide_window.example[0][0][0]=np.array([ 1., 15,  10,  5  ])

ОШИБКА: но я получаю сообщение об ошибке

TypeError: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object does not support item assignment

Как я могу с этим справиться. Спасибо

Post Views: 157

См. также: проблема с разрешением чтение снежинки с S3

1 pandas python-3.x tensorflow

Комментарии: 1

user1517108 28.05.2021 в 00:00

Да, поскольку нетерпеливые тензоры являются неизменяемыми тензорами, что означает, что значение внутри не может быть изменено, вы должны использовать tf.Variable, если вы хотите создать тензор, который можно изменять как таковой.

import tensorflow as tf
import numpy as np

pred_window = tf.reshape(tf.range(1 * 12 * 4, dtype=tf.float32), (1, 12, 4))
pred_window_var = tf.Variable(pred_window)
'''
<tf.Tensor: shape=(1, 12, 4), dtype=float32, numpy=
array([[[ 0.,  1.,  2.,  3.],
        [ 4.,  5.,  6.,  7.],
        [ 8.,  9., 10., 11.],
        [12., 13., 14., 15.],
        [16., 17., 18., 19.],
        [20., 21., 22., 23.],
        [24., 25., 26., 27.],
        [28., 29., 30., 31.],
        [32., 33., 34., 35.],
        [36., 37., 38., 39.],
        [40., 41., 42., 43.],
        [44., 45., 46., 47.]]], dtype=float32)>'''

# Note that you must use the assign function along with the exact dimensions you are trying to fill up in this case here [1, 1, 4]
pred_window_var[:, 0:1, :].assign(tf.constant([[[1, 1, 1, 1]]], dtype=tf.float32))
pred_window_var[:, 1:2, :].assign(np.array([[[1, 1, 1, 2]]], dtype=np.float32))
'''
<tf.Variable 'UnreadVariable' shape=(1, 12, 4) dtype=float32, numpy=
array([[[ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.,  2.],
        [ 8.,  9., 10., 11.],
        [12., 13., 14., 15.],
        [16., 17., 18., 19.],
        [20., 21., 22., 23.],
        [24., 25., 26., 27.],
        [28., 29., 30., 31.],
        [32., 33., 34., 35.],
        [36., 37., 38., 39.],
        [40., 41., 42., 43.],
        [44., 45., 46., 47.]]], dtype=float32)>'''

Ответить

Добавить комментарий