tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) sigmoid_cross_entropy_with_logits详解 这个函数的输入是logits和targets,logits就是神经网络模型中的 W * X矩阵,注意不需要经过sigmoid,而targets的shape和logits相同,就是正确的label值,例如这个模型一次要判断100张图是否包含10种…

从二维数组中选一个矩形 import tensorflow as tf data = [[1,2,3,4,5,6,7,8],[11,12,13,14,15,16,17,18]] x = tf.strided_slice(data,[0,0],[2,4]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(x)) numpy array转tensor import tensorflow as tf import numpy as np A = list([1, 2…

tensorflow常用函数 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.下面是一些重要的操作/核: 操作组 操…

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess: print(s…

openGL初学函数解释汇总 1.GLUT工具包提供的函数 //GLUT工具包所提供的函数 glutInit(&argc, argv);//对GLUT进行初始化,这个函数必须在其它的GLUT使用之前调用一次. glutInitDisplayMode(GLUT_RGB | GLUT_DOUBLE);//初始化显示模式,(颜色使用RGB,单缓冲GLUT_SINGLE\GLUT_DOUBLE双缓冲) glutSwapBuffers();//交换缓冲区 glutInitWindowPosition(,…

概述 glMatrixMode() 用以指定当前要操作的矩阵,可选值有 GL_MODELVIEW(模型视图,默认值),GL_PROJECTION(投影),GL_TEXTURE(纹理),GL_COLOR(颜色) 当我们使用 glMatrixMode(GL_MODELVIEW) 时,即表示我们接下来要对模型视图矩阵堆栈进行一些操作(Applies subsequent matrix operations to the modelview matrix stack),例如位移,旋转,缩放,亦或是是要添…

常用写法: function add(a,b) { return a + b; } alert(add(1,2)); // 结果 3 当我们这么定义函数的时候,函数内容会被编译(但不会立即执行,除非我们去调用它).而且,也许你不知道,当这个函数创建的时候有一个同名的对象也被创建.就我们的例子来说,我们现在有一个对象叫做“add”(要更深入了解,看底下函数:对象节.) 匿名函数: 我们也可以通过指派一个变量名给匿名函数的方式来定义它. var add = function(a,b) { retur…

1.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 解释:这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵. 对于每个独立的分类任务,这个函数是去度量概率误差.比如,在 CIFAR-10 数据集上面,每张图片只有唯一一个分类标签:一张图可能是一只狗或者一辆卡车,但绝对不可能两者都在一张图中.(这也是和 tf.nn.s…

1.l2_loss函数 tf.nn.l2_loss(t, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值,但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半,具体如下: output = sum(t ** 2) / 2 2.tensorflow实现 import tensorflow as tf a=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float32) b=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float3…

1.l2_normalize函数 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数对指定维度 dim 进行标准化. 比如,对于一个一维的张量,指定维度 dim = 0,那么计算结果为: output = x / sqrt( max( sum( x ** 2 ) , epsilon ) ) 假设 x 是多维度的,那么标准化只会独立的对维度 dim 进行,不会影响到别的维度. 2.tensorflow实现…