一.函数: argmax( input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=tf.int64 ) 简单的说,tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标. 二.用法 [code] import numpy as np test = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]]) np.argmax(test,0) #输出:array([3, 3, 1], dtyp…

一.函数 tf.equal() equal( x, y, name=None ) tf.equal(A, B)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素,如果是相等的那就返回True,反正返回False,返回的值的矩阵维度和A是一样的 二.用法 [code] import tensorflow as tf import numpy as np A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4,3,2]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf…

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些…

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…

为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess.run(y, feed_dict=…

tf.Graph 操作 描述 class tf.Graph tensorflow中的计算以图数据流的方式表示一个图包含一系列表示计算单元的操作对象以及在图中流动的数据单元以tensor对象表现 tf.Graph.__init__() 建立一个空图 tf.Graph.as_default() 一个将某图设置为默认图,并返回一个上下文管理器如果不显式添加一个默认图,系统会自动设置一个全局的默认图.所设置的默认图,在模块范围内所定义的节点都将默认加入默认图中 tf.Graph.as_graph_def…

tensflow 不仅支持经典的损失函数,还可以优化任意的自定义损失函数. 预测商品销量时,如果预测值比真实销量大,商家损失的是生产商品的成本:如果预测值比真实值小,损失的则是商品的利润. 比如如果一个商品的成本是1元,但利润是10元,那么少预测一个就少赚9元:而多预测一个才亏1元,为了最大化利润预期,需要将损失函数和利润直接联系起来.注意损失函数 定义的是损失,所以要将利润最大化,定义的损失函数应该刻成本或者代价.下面给出了一个当预测多于真实值和预测少于真实值时有不同损失系数和损失函数: im…

并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是一些重要的操作/核: 操作组 操作 Maths Add, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, Equal Array Concat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, Shuffle Matrix MatMul, MatrixInverse, MatrixDete…

转载:https://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52152766 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 se…