tf.size

2018-03-11 681 收藏

size(input, name=None, out_type=tf.int32)

    Returns the size of a tensor.

    

    Returns a 0-D `Tensor` representing the number of elements in `input`

    of type `out_type`. Defaults to tf.int32.

    

    For example:

    

    ```python

    t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])

    tf.size(t)  # 12

    ```

    

    Args:

      input: A `Tensor` or `SparseTensor`.

      name: A name for the operation (optional).

      out_type: (Optional) The specified non-quantized numeric output type

        of the operation. Defaults to `tf.int32`.

    

    Returns:

      A `Tensor` of type `out_type`. Defaults to `tf.int32`.

    

    @compatibility(numpy)

    Equivalent to np.size()

    @end_compatibility

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如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？

利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。 疑惑 前些日子，我在微信后台收到了一则读者的留言。 我一下子有些懵——这怎么还带点播了呢？ 但是旋即我醒悟过来，好像是我自己之前挖了个坑。 之前我写过《 如何用Python从海量文本抽取主题？ 》一文，其中有这么一段： 为了演示的流畅，我们这里忽略了许多细节。很多内容使用的是预置默认参数，而且完全忽略了中文停用词设置环节，因此“这个”、“如果”、“可能”、“就是”这样的停用词才会大摇大摆地出现在结果中。不过没有关系，完成比完美重要得多。知道了问题所在，后面改进起来很容易。有机会我会写文章介绍如何加入中文停用词的去除环节。 根据“自己挖坑自己填”的法则，我决定把这一部分写出来。 我可以使用偷懒的办法。 例如在原先的教程里，更新中文停用词处理部分，打个补丁。 但是，最近我发现，好像至今为止，我们的教程从来没有介绍过如何用机器学习做情感分析。 你可能说，不对吧？ 情感分析不是讲过了吗？老师你好像讲过《 如何用Python做情感分析？ 》，《 如何用Pyt...

2018-03-12

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tf.assert_positive

assert_positive(x, data=None, summarize=None, message=None, name=None) Assert the condition `x > 0` holds element-wise. Example of adding a dependency to an operation: ```python with tf.control_dependencies([tf.assert_positive(x)]): output = tf.reduce_sum(x) ``` Positive means, for every element `x[i]` of `x`, we have `x[i] > 0`. If `x` is empty this is trivially satisfied. Args: x: Numeric `Tensor`. data: The tensors to print out if the condition is False....

2018-03-12

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