Используя встроенные тензорные функции с R

В R я пытался использовать математические функции Tensorflow. Моя проблема в том, что я не могу понять, как вводить аргументы в функции тензорного потока, как вы можете с Python.

Например, как я могу выполнить функцию tensorflowdot?

x = tf$constant(c(1, 2, 3))
y = tf$constant(c(9, 8, 7))
tf$tensordot(x, y, axes = 1)
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : 
  TypeError: Cannot convert 1.0 to EagerTensor of dtype int32 

Я могу воспроизвести вывод tensordot вручную, но я хочу использовать встроенный

tf$reduce_sum(x * y)
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
91
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Значение axes анализируется как число с плавающей запятой, а не целое число. Исправление его как целого числа устраняет ошибку:

> tf$tensordot(x, y, axes = 1L) 
tf.Tensor(46.0, shape=(), dtype=float32)

Это связано с тем, как R определяет числовые типы данных.

is.integer(1) # FALSE
is.double(1) # TRUE

is.integer(1L) # TRUE
is.double(1L) # FALSE

Другие вопросы по теме