tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如: a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3) ab2 = t…

tf.unstack 原型: unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack' ) 官方解释:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/unstack 解释:这是一个对矩阵进行分解的函数,以下为关键参数解释: value:代表需要分解的矩阵变量(其实就是一个多维数组,一般为二维): axis:指明对矩阵的哪个维度进行分解. 要理解tf.unstack函数,我们不妨先来看看tf.stack函数.T…

referrence: 莫烦视频 先介绍几个函数 1.tf.cast() 英文解释: 也就是说cast的直译,类似于映射,映射到一个你制定的类型. 2.tf.argmax 原型: 含义:返回最大值所在的坐标.(谁给翻译下最后一句???) ps:谁给解释下axis最后一句话? 例子: 3.tf.reduce_mean() 原型: 含义:一句话来说就是对制定的reduction_index进行均值计算. 注意,reduction_indices为0时,是算的不同的[]的同一个位置上的均值 为1是是算…

以下这些函数可以用于解决梯度消失或梯度爆炸问题上. 1. tf.clip_by_value tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name=None ) Returns:A clipped Tensor. 输入一个张量t,把t中的每一个元素的值都压缩在clip_value_min和clip_value_max之间.小于min的让它等于min,大于max的元素的值等于max. 例子: import tensorflow as tf…

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, fe…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None,): # add one more…

import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer layer_name = 'layer%s' % n_layer with tf.name_scope(layer_name): with tf.…

#TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值 import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) #TF一般只能处理float32的数据类型 input2 = tf.placeholder(tf.float32) #ouput = tf.mul(input1, input2) ouput = tf.multiply(input1, input2) #定义两个变量相乘 w…

tf.random_normal 从正态分布输出随机值. random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状.mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值.stddev:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的标准差dtype: 输出的数据类型.seed:一个Python整数.是随机种…