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问题描述： 问题分析 安装的是TensorFlow2.0但是使用的是TensorFlow1.0版本的代码。 解决办法 把整个TensorFlow2.0的调用转换为TensorFlow1.0的调用，无需对单个函数就行修改。 #import tensorflow as tf #2021-11-03 tensorflow2.0 version #2021-11-03 tensorflow 2.0 version using version 1.x method import tensorflow.co

tf.reverse( tensor, # 需要进行反转的张量，类型必须为其中的一个uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, bool, bfloat16, half, float32, float64, complex64, complex128, string。最高维度为8-D axis, # 需要反转的axis，注意axis的范围是[-rank(tensor),rank(tensor))之间。 name=None #可选的 )

stack函数 NumPy和TensorFlow都有stack函数，该函数主要是用来提升维度。 import numpy as np import tensorflow as tf np.stack(arrays, axis=0) tf.stack(arrays, axis=0) 假设要转变的张量数组arrays的长度为N，其中的每个张量数组的形状为(A, B, C)。如果轴axis=0，则转变后的张量形状为(N, A, B, C)；如果轴axis=1，则转变后的张量形状为( A, N, B, C)；如果

TensorFlow里与Queue有关的概念和用法。 Queue 是TensorFlow队列和缓存机制的实现。 QueueRunner 是TensorFlow中对操作Queue的线程的封装。 Coordinator 是TensorFlow中用来协调线程预先的工具。 Queue 根据实现的方式不同，可以分成一下几类： tf.FIFOQueue 按入列顺序出列的队列 tf.RandomShuffleQueue 随机顺序出列的队列 tf.PaddingFIFOQueue 以固定长度批量出列的队列 tf.Pr

中文版手册：简单粗暴 TensorFlow 2.0 | A Concise Handbook of TensorFlow 2.0 github：snowkylin/tensorflow-handbook TensorFlow 2.0是基于Keras和Eager Execution（即时运行）模式。 基础 安装和环境配置 pycharm TensorFlow基础 Tensor...