tf.nn.relu6(features,name=None)
计算校正线性6:min(max(features, 0), 6)

参数:
features:一个Tensor,类型为float,double,int32,int64,uint8,int16,或int8
name:操作的名称(可选) 返回:
一个Tensor,与features具有相同类型

tf.nn.relu6 激活函数的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. tf.nn.dropout 激活函数

    tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None) 参数: x:一个浮点型Tensor. keep_prob:一个标量Ten ...

  3. tf.nn.relu 激活函数

    tf.nn.relu(features, name = None) 计算校正线性:max(features, 0) 参数: features:一个Tensor.必须是下列类型之一:float32,fl ...

  4. TensorFlow函数教程:tf.nn.dropout

    tf.nn.dropout函数 tf.nn.dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow ...

  5. 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-cifar10图片分类(代码) 1.tf.nn.lrn(局部响应归一化操作) 2.random.sample(在列表中随机选值) 3.tf.one_hot(对标签进行one_hot编码)

    1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数 ...

  6. 第三节,TensorFlow 使用CNN实现手写数字识别(卷积函数tf.nn.convd介绍)

    上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即 ...

  7. tf.nn.relu

    tf.nn.relu(features, name = None) 这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0).即将矩阵中每行的非最大值置0. import tens ...

  8. 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)

    1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, stride ...

  9. Tensorflow BatchNormalization详解:4_使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作

    使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearnin ...

随机推荐

  1. mysql锁机制和事务隔离

    mysql事务 1.InnoDB事务原理 事务(Transaction)是数据库区别于文件系统的重要特性之一,事务会把数据库从一种一致性状态转换为另一种一致性状态. 在数据库提交时,可以确保要么所有修 ...

  2. 给 ABP vNext 应用安装私信模块

    在上一节五分钟完成 ABP vNext 通讯录 App 开发 中,我们用完成了通讯录 App 的基础开发. 这本章节,我们会给通讯录 App 安装私信模块,使不同用户能够通过相互发送消息,并接收新私信 ...

  3. [Visual Basic]冒泡排序及优化

    冒泡排序 注意点 越界问题:i的边界是n-1,也就是说是对总共的第1~n个数进行排列(最后一个数处于被比较状态,不需要额外主动比较):j的初始值或最终值与当前i的值 有关题目中往往会改变i的值来考察, ...

  4. python基础知识8——常见内置模块

    Python之路-python(常用模块学习) 模块介绍 time &datetime模块 random os sys shutil shelve xml处理 yaml处理 configpar ...

  5. 《HelloGitHub》第 48 期

    兴趣是最好的老师,HelloGitHub 就是帮你找到兴趣! 简介 分享 GitHub 上有趣.入门级的开源项目. 这是一个面向编程新手.热爱编程.对开源社区感兴趣 人群的月刊,月刊的内容包括:各种编 ...

  6. [二分,multiset] 2019 Multi-University Training Contest 10 Welcome Party

    Welcome Party Time Limit: 4000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 524288/524288 K (Java/Others)T ...

  7. 你能在泰坦尼克号上活下来吗?Kaggle的经典挑战

    Kaggle Kaggle是一个数据科学家共享数据.交换思想和比赛的平台.人们通常认为Kaggle不适合初学者,或者它学习路线较为坎坷. 没有错.它们确实给那些像你我一样刚刚起步的人带来了挑战.作为一 ...

  8. 面试刷题32:你对tomcat做了哪些性能调优?

    背景 java程序员的开发的java应用程序,一般都会选择使用tomcat发布,但是: 如何充分的掌控tomcat,并让它发挥最优性能呢? 这也是面试的热点问题,结合多年的工作实践,我是李福春,今天总 ...

  9. 悟懂MapReduce,不纠结!

    在<谷歌 MapReduce 初探>中,我们通过统计词频的 WordCount 经典案例,对 Google 推出的 MapReduce 编程模型有了一个认识,但是那种认识,还只是停留在知道 ...

  10. 记录一次简单的springboot发送邮件功能

    场景:经常在我们系统中有通过邮件功能找回密码,或者发送生日祝福等功能,今天记录下springboot发送邮件的简单功能 1.引入maven <!-- 邮件开发--><dependen ...