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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…
tf.clip_by_value clip_by_value(    t,    clip_value_min,    clip_value_max,    name=None) Defined in tensorflow/python/ops/clip_ops.py. See the guide: Training > Gradient Clipping Clips tensor values to a specified min and max. Given a tensor t, this…
In order to train our model, we need to define what it means for the model to be good. Well, actually, in machine learning we typically define what it means for a model to be bad. We call this the cost, or the loss, and it represents how far off our…
tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) 功能:基于定义的min与max对tesor数据进行截断操作,目的是为了应对梯度爆发或者梯度消失的情况…
tf.clip_by_value(p, min, max))   运用的是交叉熵而不是二次代价函数. 功能:可以将一个张量中的数值限制在(min,max)内.(可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时,不会出现log0这样的错误或者大于1的概率) 参数: p:input数据 当p小于min时,输出min:当p大于min小于max时,输出原值:当p大于max时,输出max: 代码: import tensorflow as tf v = tf.constant([[1.0, 2.0, 4.…
import tensorflow as tfx=tf.constant([-0.2,0.5,43.98,-23.1,26.58])y=tf.clip_by_value(x,1e-10,1.0)sess=tf.Session()print sess.run(y) sess.close() clip_by_value(    t,    clip_value_min,    clip_value_max,    name=None) Given a tensor t, this operation…
张量的定义 张量(Tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数(可以理解成是向量.矩阵以及更高维结构的统称). But we don’t have to restrict our…
Policy Granients import tensorflow as tf reset_graph() n_inputs = 4 n_hidden = 4 n_outputs = 1 learning_rate = 0.01 initializer = tf.variance_scaling_initializer() X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n_inputs]) hidden = tf.layers.dense(X, n_h…
序列分类,预测整个输入序列的类别标签.情绪分析,预测用户撰写文字话题态度.预测选举结果或产品.电影评分. 国际电影数据库(International Movie Database)影评数据集.目标值二元,正面或负面.语言大量否定.反语.模糊,不能只看单词是否出现.构建词向量循环网络,逐个单词查看每条评论,最后单词话性值训练预测整条评论情绪分类器. 斯担福大学人工智能实验室的IMDB影评数据集: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ .压缩ta…
序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T…