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[英]most efficient way to create tensorflow::tensor from std::vector
[英]Create a Tensor from std::vector<Tensor> values
我正在使用動態批次大小進行DQN培訓。 我有兩張通行證:
第一遍:DNN的幾個后續后續傳播帶有不同的樣本,直到發生特定事件為止。 在此步驟中,我保存所有輸入(一維張量)以在第二遍中重播。 因為使用C ++無法創建具有動態形狀的Tensor,所以將它們存儲為一維張量的std :: vector。
第二遍:計算預期輸出,並使用相同的DNN進行正向傳播和反向傳播。 這次我使用二維張量作為輸入,一次計算所有樣本。
問題是如何最有效地從一維張量向量創建二維輸入張量? 還是我做錯了一切?
您可以從向量的向量定義張量! 定義一個向量,該向量的每個元素也是一個向量。 例如:
vector<int> tensor(i,vector<int> (j)); //the size is i*j where i and j are integers
要訪問ij的元素,您可以通過以下方式訪問它:
tensor[i][j]
由於向量的大小是動態的,因此該張量的大小是動態的
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