tf.split

【tf.split】的更多相关文章

深度学习原理与框架-Alexnet(迁移学习代码) 1.sys.argv[1:](控制台输入的参数获取第二个参数开始) 2.tf.split(对数据进行切分操作) 3.tf.concat(对数据进行合并操作) 4.tf.variable_scope(指定w的使用范围) 5.tf.get_variable(构造和获得参数) 6.np.load(加载.npy文件)

1. sys.argv[1:] # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,…

tensorflow 的tf.split函数的用法

将张量进行切分 tf.split( value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split' ) value: 待切分的张量 num_or_size_splits: 切分的个数 axis: 沿着哪个维度切分…

tensorflow 基本函数(1.tf.split, 2.tf.concat,3.tf.squeeze, 4.tf.less_equal, 5.tf.where, 6.tf.gather, 7.tf.cast, 8.tf.expand_dims, 9.tf.argmax, 10.tf.reshape， 11.tf.stack， 12tf.less， 13.tf.boolean_mask

1. tf.split(3, group, input) # 拆分函数 3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

tf.split(dimension, num_split, input):dimension的意思就是输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割.num_split就是切割的数量,如果是2就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(1, 3, A) with tf.Session() as sess: c = sess.r…

【转载】 tf.split函数的用法

原文地址: https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/73350457 由于tensorflow 版本更新问题用法略有修改 ---------------------------------------------------------------------------------- tf.split(input, num_split, dimension): dimension的意思就是输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对…

tf.split( )和tf.unstack( )

import tensorflow as tf A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] a0 = tf.split(A, num_or_size_splits=3, axis=1)#不改变维数(!!) a1 = tf.unstack(A, num=3,axis=1) a2 = tf.split(A, num_or_size_splits=2, axis=0) a3 = tf.unstack(A, num=2,axis=0) with tf.Session() as sess: pr…

tf.split函数的用法（tensorflow1.13.0）

tf.split(input, num_split, dimension): dimension指输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割:num_split就是切割的数量,如果是2就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(A, 3, 1) with tf.Session() as sess: c = sess.…

TF Multi-GPU single input queue

多GPU的数据训练,feed images, labels = cifar10.distorted_inputs() split_images = tf.split(images, FLAGS.num_gpus, 0) split_labels = tf.split(labels, FLAGS.num_gpus, 0) for i in xrange(FLAGS.num_gpus): with tf.device('/gpu:%d' % i): with tf.name_scope('%s_%d…

TF常用知识

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3…

tf一些函数

1. tf.reduce_mean(a) : 求平均值 2. tf.truncated_normal([3,2],stddev=0.1) : 从正态分布中输出随机值,标准差为0,1,构造矩阵为3*2的 3. tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号. A = [[1,3,4,5,6]]B = [[1,3,4], [2,4,…

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP 我的GitHub:https://github.com/MachineLP/train_cnn-rnn-attention 自己搭建的一个框架,包含模型有:vgg(vgg16,vg…

TF.LSTM实现

感悟:耗时最多的就是数据格式整理,其本身并不复杂 NN-LSTM-NN-SOFTMAX 数据格式:batch_size =>批大小,n_steps=>要建立多少lstm 0.原始输入数据格式:batch_size,n_steps,data_size 1.合并数据,准备NN:batch_size*n_steps,data_size 2.通过NN后: batch_size*n_steps,hidden_unit 3.准备进入LSTM:batch_size,n_steps,hidden_unit 4…

09-tensorflow-tf.split()

# 'value' is a tensor with shape [5, 30] # Split 'value' into 3 tensors with sizes [4, 15, 11] along dimension 1 split0, split1, split2 = tf.split(value, [4, 15, 11], 1) tf.shape(split0) # [5, 4] tf.shape(split1) # [5, 15] tf.shape(split2) # [5, 11]…

解释张量及TF的一些API

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…

使用多块GPU进行训练 1.slim.arg_scope(对于同等类型使用相同操作) 2.tf.name_scope(定义名字的范围) 3.tf.get_variable_scope().reuse_variable(参数的复用) 4.tf.py_func(构造函数)

1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import tensorflow as tf @slim.add_arg_scope # 进行修饰操作 def fun1(a=0, b=0): return a + b with slim.arg_scope([fun1], a=2): x = fun1(b=2) print(x)# 4 2. tf.name_sc…

DEDECMS标签调用汇总啊

非常有用的标签调用的方法关键描述调用标签: <meta name="keywords" content="{dede:field name='keywords'/}"> <meta name="description" content="{dede:field name='description' function='html2text(@me)'/}"> ----------------------…

dede标签调用

关键描述调用标签: <meta name="keywords" content="{dede:field name='keywords'/}"><meta name="description" content="{dede:field name='description' function='html2text(@me)'/}"> ------------------------------------…

DEDECMS 调用上级栏目标题

在内容页,使用以下代码: {dede:field name='position' runphp='yes'} $tc="-"; //分隔符 $tw=$GLOBALS['cfg_list_symbol']; //调用位置分隔符 @me=html2text(@me); //去除html标签 $tf=split($tw,@me); //分解成数组 for($ta=(count($tf)-2);$ta>=1;$ta--) { //循环赋值给$tk $tk.=trim($tf[$ta]).…

dede当前位置各种写法

方法一.Dedecms当前位置{dede:field name='position'/} 方法二.dede:field name='position' runphp='yes'} $a=mb_strlen(@me);//计算字符串的长度 @me=cn_substr(@me,$a-2,-1);//截取字符 {/dede:field} (这是去掉“去掉>”得得方法) 方法三..{dede:field name='position'/} 中去掉 >…

Dedecms当前位置{dede:field name='position'/}修改

这个实在list_article.htm模板出现的,而这个模板通过loadtemplage等等一系列操作是调用的include 下的arc.archives.class.php $this->Fields['position'] = $this->TypeLink->GetPositionLink(TRUE);,里最后找到typelink.class.php下的 Dedecms当前位置{dede:field name='position'/}修改,如何去掉> 在google里搜了半…

dedecms _ 当前位置问题的代码

{dede:field name='position' runphp='yes'} $tc=" > "; $tf=split($tc,@me); $tn=count($tf); ;$iij<($tn-);$iij++){ )){$tf[$iij]=strip_tags($tf[$iij]);} $tl=$tl." > ".$tf[$iij]; } @me=$tl; echo @me; {/dede:field} ------------------…

TensorFlow深度学习笔记循环神经网络实践

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载加载数据使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li…

character-RNN模型介绍以及代码解析

RNN是一个很有意思的模型.早在20年前就有学者发现了它强大的时序记忆能力,另外学术界以证实RNN模型属于Turning-Complete,即理论上可以模拟任何函数.但实际运作上,一开始由于vanishing and exploiting gradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆.虽然之后有了LSTM(长短记忆)模型对普通RNN模型的修改,但是训练上还是公认的比较困难.在Tensorflow框架里,之前的两篇博客已经就官方给出的PTB和Machine Translation模型进行了…

解析Tensorflow官方PTB模型的demo

RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍…