中南大学_图像理解_nms非极大值抑制_中国AI数据

2019-11-25

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,[0, 1,0],[0,1,1],[0,1,2],[0,1,3],[0,1,4]],真相2,[1,2,5]) 打印(sess.run(tf.edit_distance(h2,t2,normalize = True))) 结果为以下输出: [[0.40000001 0.2]] 在此示例中,显示了将一组单词与另一个单词进行比较的更有效方法。我们预先为假设和基本事实字符串创建索引和字符列表: hypothesis_words = ['bear','bar','tensor','flow'] true_word = ['beers''] num_h_words = len(hypothesis_words)h_indices = [[xi,0,yi]表示xi,x枚举(hypothesis_words)表示yi,y枚举(x)] h_chars = list('''。join(hypothesis_words)) h3 = tf.SparseTensor(h_indices,h_chars,[num_h_words,1,1])true_word_vec =真字** num_h_w

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