TensorFlow 语法

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tensorflow语法笔记

1.如何理解 tf.reduce_max或者 tf.reduce_mean中对Tensor和高维矩阵的坐标轴axis的选择的操作 tf.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]]) tf.reduce_mean(x) # 1.5 tf.reduce_mean(…

dataset = tf.data.TextLineDataset(file_path) 生成一个dataset,dataset中的每一个元素就对应了文件中的一行…

tensorflow 语法及 api 使用细节

1. tf.nn.conv2d 的参数 padding='SAME' ⇒ 卷积之前的大小和卷积之后的大小一致,默认使用全 0 填充: padding='VALID' ⇒ 也即仅适用其有效部分,而不使用填充其他值会引入无关的数据:…

TensorFlow语法点滴

1. tf.variable_scope生成一个上下文管理器,用于获取已经生成的变量 with tf.variable_scope('pnet'): data = tf.placeholder(tf.float32, (None,None,None,3), 'input') pnet = PNet({'data':data}) pnet.load(os.path.join(model_path, 'det1.npy'), sess) 2.计算图.在程序的开始,最好显式声明一个计算图,多个不同的图…

文本分布式表示（二）：用tensorflow和word2vec训练词向量

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法…

TensorFlow之DNN（二）：全连接神经网络的加速技巧(Xavier初始化、Adam、Batch Norm、学习率衰减与梯度截断)

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

TensorFlow之DNN（一）：构建“裸机版”全连接神经网络

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时…