本文整理汇总了Python中dragnn.python.network_units.convert_network_state_tensorarray方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python network_units.convert_network_state_tensorarray方法的具体用法？Python network_units.convert_network_state_tensorarray怎么用？Python network_units.convert_network_state_tensorarray使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类dragnn.python.network_units的用法示例。
在下文中一共展示了network_units.convert_network_state_tensorarray方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: testConvertNetworkStateTensorarray
# 需要导入模块: from dragnn.python import network_units [as 别名]
# 或者: from dragnn.python.network_units import convert_network_state_tensorarray [as 别名]
def testConvertNetworkStateTensorarray(self):
with self.test_session() as session:
ta = tf.TensorArray(
dtype=tf.float32,
size=0,
dynamic_size=True,
clear_after_read=False,
infer_shape=False)
# Create a 3-step x 2-stride x 2-feature-dim source array.
ta = ta.write(0, [[0., 0.]] * 2) # The zeroth step will be removed.
ta = ta.write(1, [[1., 10.]] * 2)
ta = ta.write(2, [[2., 20.]] * 2)
ta = ta.write(3, [[3., 30.]] * 2)
tensor = network_units.convert_network_state_tensorarray(ta)
actual = session.run(tensor)
self.assertEqual(actual.shape, (6, 2))
# The arrangement of the values is expected to be stride * steps.
expected = [[1., 10.], [2., 20.], [3., 30.], [1., 10.], [2., 20.],
[3., 30.]]
self.assertAllEqual(actual, expected)