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tf.where()引发的惨案

杰克逊爱学习 2022-02-21 阅读 109

1、背景:

多任务学习&&跨资源位联合训练的背景下,需要根据资源位的不同来选择MMOE不同路的输出,这时候tf.where()是很方便的。tf.where()可以根据data_source的不同选择不同路的输出。

2、我理想的tf.where()

3、实际的tf.where()

4、原因分析

造成两者输出结果不同的原因实际上是由于tensorflow版本的不同造成的,v1版本tf会判断整个(c==0)是否成立,然而v2版本的tf会依次判断张量c中的元素是不是为0,依次进行选择。 

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