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.bias_add(value,bias,data_format=None,name=None) 参数: value:一个Tensor,类型为float,double,int64,int32,uint8,int16,int8,complex64,或complex128. bias:一个 1-D Tensor,其大小与value的最后一个维度匹配:必须和value是相同的类型,除非value是量化类型,在这种情况下可以使用不同的量化类型. data_format:一个字符串,支持'NHW…

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Tensor,它与x具有相同类型.保留每个元素的概率. noise_shape:类型为int32的1维Tensor,表示随机产生的保持/丢弃标志的形状. seed:一个Python整数.用于创建随机种子. name:此操作的名称(可选). 返回: 该函数返回与x具有相同形状的Tensor. 该函数使x的一…

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,float64,int32,uint8,int16,int8,int64,bfloat16,uint16,half,uint32,uint64 name:操作的名称(可选) 返回: 一个Tensor,与features具有相同的类型…

tf.nn.dropout函数 tf.nn.dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 请参阅指南:层(contrib)>用于构建神经网络层的高级操作,神经网络>激活函数 该函数用于计算dropout. 使用概率keep_prob,输出按照1/keep_prob的比例放大输入元素,否则输出0.缩放是为了使预期的总和不变. 默认情况下,每个…

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 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

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,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

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 tensorflow as tf a = tf.constant([-1.0, 2.0]) with tf.Session() as sess: b = tf.nn.relu(a) print sess.run(b) 以上程序输出的结果是:[0. 2.]…

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, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

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deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这…