softmax_cross_entropy_with_logits函数原型: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函数功能:计算最后一层是softmax层的cross entropy,把softmax计算与cross entropy计算放到一起了,用一个函数来实现,用来提高程序的运行速度. 参数name:该操作的name 参数labels:shape是[batch_size, num_c…

1.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 解释:这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵. 对于每个独立的分类任务,这个函数是去度量概率误差.比如,在 CIFAR-10 数据集上面,每张图片只有唯一一个分类标签:一张图可能是一只狗或者一辆卡车,但绝对不可能两者都在一张图中.(这也是和 tf.nn.s…

tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是一些重要的操作/核: 操作组 操…

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess: print(s…

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些…

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…

tf.Graph 操作 描述 class tf.Graph tensorflow中的计算以图数据流的方式表示一个图包含一系列表示计算单元的操作对象以及在图中流动的数据单元以tensor对象表现 tf.Graph.__init__() 建立一个空图 tf.Graph.as_default() 一个将某图设置为默认图,并返回一个上下文管理器如果不显式添加一个默认图,系统会自动设置一个全局的默认图.所设置的默认图,在模块范围内所定义的节点都将默认加入默认图中 tf.Graph.as_graph_def…

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1.l2_loss函数 tf.nn.l2_loss(t, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值,但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半,具体如下: output = sum(t ** 2) / 2 2.tensorflow实现 import tensorflow as tf a=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float32) b=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float3…

1.l2_normalize函数 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数对指定维度 dim 进行标准化. 比如,对于一个一维的张量,指定维度 dim = 0,那么计算结果为: output = x / sqrt( max( sum( x ** 2 ) , epsilon ) ) 假设 x 是多维度的,那么标准化只会独立的对维度 dim 进行,不会影响到别的维度. 2.tensorflow实现…