tf.nn.bias_add
bias_add(
value,
bias,
data_format=None,
name=None
)
功能说明:
参数列表:
参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
value | 是 | 张量 | 数据类型为 float, double, int64, int32, uint8, int16, int8, complex64, or complex128 |
bias | 是 | 1 维张量 | 维度必须和 value 最后一维维度相等 |
data_format | 否 | string | 数据格式,支持 ' NHWC ' 和 ' NCHW ' |
name | 否 | string | 运算名称 |
#!/usr/bin/python import tensorflow as tf
import numpy as np a = tf.constant([[1.0, 2.0],[1.0, 2.0],[1.0, 2.0]])
b = tf.constant([2.0,1.0])
c = tf.constant([1.0])
sess = tf.Session()
print (sess.run(tf.nn.bias_add(a, b)))
#print (sess.run(tf.nn.bias_add(a,c))) error
print ("##################################")
print (sess.run(tf.add(a, b)))
print ("##################################")
print (sess.run(tf.add(a, c)))
tf.nn.bias_add的更多相关文章
- 【TensorFlow基础】tf.add 和 tf.nn.bias_add 的区别
1. tf.add(x, y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, ...
- TensorFlow 辨异 —— tf.add(a, b) 与 a+b(tf.assign 与 =)、tf.nn.bias_add 与 tf.add(转)
1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而 ...
- TensorFlow 辨异 —— tf.add(a, b) 与 a+b(tf.assign 与 =)、tf.nn.bias_add 与 tf.add
1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而 ...
- tf.nn.bias_add 激活函数
tf.nn.bias_add(value,bias,data_format=None,name=None) 参数: value:一个Tensor,类型为float,double,int64,int32 ...
- TF-卷积函数 tf.nn.conv2d 介绍
转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数, ...
- tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例
tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 ...
- tf.nn.conv2d 和 tf.nn.max_pool 中 padding 分别为 'VALID' 和 'SAME' 的直觉上的经验和测试代码
这个地方一开始是迷糊的,写代码做比较分析,总结出直觉上的经验. 某人若想看精准的解释,移步这个网址(http://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/73 ...
- tf.nn.conv2d。卷积函数
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, fil ...
- 深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在
1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2]) # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的fe ...
随机推荐
- 对IT技术开发职业生涯的思考
对职业生涯的思考 从刚毕业到目前所在公司,差不多6年了,想想这六年里面,自己的能力和刚毕业比有了很大的提升,但是现在在什么能力上,我不知道,毕竟没有去过别的公司.最近也在思考自己未来,算是比较迷茫阶段 ...
- java 实现二分法
http://www.cnblogs.com/vanezkw/archive/2012/06/29/2569470.html JDK里面的二分法实现.二分法的实现有多种今天就给大家分享两种.一种是递归 ...
- Linux操作系统中文件结构stat中st_size的说明以及对于文件中洞(Holes)的理解
文件stat结构体中st_size成员 对于所有的文件类型,st_size成员对其中的普通文件.目录以及符号链接有实在的意义.其中,对于普通文件而言,st_size记录了该文件的实际大小:对于目录而言 ...
- SQL临时表
临时表就是那些名称以井号 (#) 开头的表.如果当用户断开连接时没有除去临时表,SQL Server 将自动除去临时表.临时表不存储在当前数据库内,而是存储在系统数据库 tempdb 内. 临时表有 ...
- 《JAVA与模式》之解释器模式 (转载)
一.引子 其实没有什么好的例子引入解释器模式,因为它描述了如何构成一个简单的语言解释器,主要应用在使用面向对象语言开发编译器中:在实际应用中,我们可能很少碰到去构造一个语言的文法的情况. 虽然你几乎用 ...
- yum install mysql56
官方有写: http://dev.mysql.com/doc/mysql-repo-excerpt/5.6/en/linux-installation-yum-repo.html yum update ...
- SQLServer2008 全文检索摘记
最近在做全文搜索的内容,google了一下全文检索,发现了一些问题,现在总结如下: 全文索引和查询概念(摘自SQL 联机帮助)SQL Server 2008 为应用程序和用户提供了对 SQL Serv ...
- SimpleAdapter真不简单!
作为一名编程初学者,我总是认为自己什么都不会,什么都不行,就算实现了文档指定的功能,我永远都是觉得自己写过的代码实在是太烂了,它只是恰巧能够运行而已!它只是在运行的时候恰巧没有发现错误而已!!一直都是 ...
- vc2010 属性值无效 灾难性故障 解决方法
原文链接: http://blog.csdn.net/enterlly/article/details/8739281 说明: 我遇到这个问题是这样的,在为某个类添加消息时出现的.因为该类不在此工程的 ...
- 微软的开源Sonar工具测试网站的性能和安全性
Tips 原文作者:ABHIMANYU GHOSHAL 原文地址:Microsoft's open-source Sonar tool will test your site's performanc ...