函数:tf.lin_space 别名: tf.lin_space tf.linspace lin_space( start, stop, num, name=None ) 参见指南:生成常量,序列和随机值>序列 均分计算指令,在间隔中生成值. 从一开始就生成 num 平均间隔值的序列.如果 num > 1,则序列中的值通过 stop - start / num - 1 增加,因此最后一个是完全停止的. 例如: tf.linspace(10.0, 12.0, 3, name="lins…

tf.reduce_sum 函数 reduce_sum ( input_tensor , axis = None , keep_dims = False , name = None , reduction_indices = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 请参阅指南:数学函数>减少 此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和. 函数中的input_tensor是按照axis中已经给定的维度来减少的:除非 keep_dims 是true,…

tf.random_shuffle 函数 random_shuffle( value, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 随机地将张量沿其第一维度打乱. 张量沿着维度0被重新打乱,使得每个 value[j] 被映射到唯一一个 output[i].例如,一个 3x2 张量可能出现的映射是: [[1, 2], [[5, 6], [3, 4], ==> [1,…

tf.truncated_normal函数 tf.truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量.序列和随机值>随机张量 从截断的正态分布中输出随机值. 生成的值遵循具有指定平均值和标准偏差的正态分布,不同之处在于其平均值大于 2 个标准差的值将被丢弃并重新选择. 函…

tf.ones_like 函数 ones_like( tensor, dtype=None, name=None, optimize=True ) 定义在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>常量值张量 创建一个将所有元素都设置为1的张量. 给定一个张量(tensor),此操作返回与所有元素设置为1的张量相同的类型和形状的张量.可选地,可以为返回的张量指定一个新的类型(dtype). 例如: # 'tensor' is [[…

tf.ones 函数 ones( shape, dtype=tf.float32, name=None ) 定义于:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>常量值张量 创建一个将所有元素都设置为1的张量. 这个操作返回一个 dtype 类型的张量,并且形状为 shape,所有的元素都被设置为1. 例如: tf.ones([2, 3], tf.int32) ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]] 参数: shape…

tf.zeros_like函数 tf.zeros_like( tensor, dtype=None, name=None, optimize=True ) 定义在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>常量值张量 创建一个所有元素都设置为零的张量. 给定一个张量(tensor),该操作返回与所有元素设置为零的tensor具有相同类型和形状的张量.或者,您可以使用dtype指定返回张量的新类型. 例如: tensor = tf.…

tf.zeros函数 tf.zeros( shape, dtype=tf.float32, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 创建一个所有元素都设置为零的张量. 该操作返回一个带有形状shape的类型为dtype张量,并且所有元素都设为零. 例如: tf.zeros([3, 4], tf.int32) # [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]] 函数参数: shape:整数.整数元…

原文地址: https://blog.csdn.net/Enchanted_ZhouH/article/details/77571939 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- tf.Session():创建一个会话 tf.Session().as_default():创建一个默认会话 那么问题来了,会话和默认会话有什么区别呢?T…

转载:https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/78552037 tf.FIFOQueue tf.FIFOQueue继承基类QueueBase． QueueBase主要包含入列(enqueue)和出列(dequeue)两个操作: enqueue操作返回计算图中的一个Operation节点,dequeue操作返回一个Tensor值．Tensor在创建时同样只是一个定义,需要放在Session中运行才能获得真正的数值． 参数: capacity:指定…

TensorFlow函数:tf.where 在之前版本对应函数tf.select 官方解释: tf.where(input, name=None)` Returns locations of true values in a boolean tensor. This operation returns the coordinates of true elements in input. The coordinates are returned in a 2-D tensor where the…

tf.control_dependencies(control_inputs) 此函数指定某些操作执行的依赖关系 返回一个控制依赖的上下文管理器,使用 with 关键字可以让在这个上下文环境中的操作都在 control_inputs 执行 with tf.control_dependencies([a, b]): c = .... d = ... 在执行完 a,b 操作之后,才能执行 c,d 操作.意思就是 c,d 操作依赖 a,b 操作 with tf.control_dependencies…

函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py.   将 value 赋值给 ref,并输出 ref,即 ref = value:   这使得需要使用复位值的连续操作变简单   Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py. Arg…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

Tensorflow函数——tf.variable_scope()详解 https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703 2018年06月05日 09:38:25 yuan0061 阅读数:2567   tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,p…

在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计 使用方法: tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) See the guide: CRF (contrib) Computes the log-l…

tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了. 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点不同. import tensorflow as tf sess = InteractiveSession() a = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32) b =…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6758953.html 官方API定义 tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None) Returns the index with the largest value across axes of a tensor. Args: input: A Tensor. Must be one of the following types: float32…

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 操作 Maths Add, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, Equal Array Concat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, Shuffle Matrix MatMul, MatrixInverse, MatrixDete…

tensorflow函数解析:Session.run和Tensor.eval 翻译 2017年04月20日 15:05:50 标签: tensorflow / 机器学习 / 深度学习 / python 7774 原问题链接: http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval 译: 问题: tensorflow有两种…

A: A:## tf.argmax(A, axis).eval() 输出axis维度上最大的数的索引 axis=0:列,axis=1:行 A:## tf.add(a,b)  创建a+b的计算图 A:## tf.assign(a, b) 创建a=b的计算图 state = tf.Variable(0) new_value = tf.add(state, tf.constant(1)) update = tf.assign(state, new_value) with tf.Session() as…

tf.control_dependencies()是用来控制计算流图的,给图中的某些节点指定计算的顺序. 原型: tf.control_dependencies(self, control_inputs) 该函数接受的参数control_inputs,是Operation或者Tensor构成的list. 例子:确保获得更新后的参数: opt = tf.train.Optimizer().minize(loss) with tf.control_dependencies([opt]): #先执行o…

1.队列的实现: import tensorflow as tf q=tf.FIFOQueue(2,'int32') #创建一个先进先出队列,指定队列中最多可以保存两个元素,并指定类型为整数. #先进先出队列为:FIFOQueue,随机的为:RandomShuffleQueueinit=q.enqueue_many(([0,10],)) #将[0,10]这2个元素排入此队列 x=q.dequeue() y=x+1 #将加1后的值再重新加入队列 q_inc=q.enqueue([y]) with…

1. tf.add(x,  y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `string`. y: A `Tensor`. Must have the same type as `x`.…

ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时,重复运行程序会报以上的ValueError错误,这是因为第二次运行时,内存中已经存在名字相同的层或者参数,发生了冲突,所以会提示…

Generative Adversarial Network 是深度学习中非常有趣的一种方法.GAN最早源自Ian Goodfellow的这篇论文.LeCun对GAN给出了极高的评价: “There are many interesting recent development in deep learning…The most important one, in my opinion, is adversarial training (also called GAN for Generativ…

在mask_rcnn常用的函数 1  tf.cast():    https://blog.csdn.net/dss875914213/article/details/86558407 2 tf.gather :               https://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/53172882  3 tf.boolean_mask:            https://blog.csdn.net/m0_37393514/artic…

tf.nn.dropout函数 tf.nn.dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 请参阅指南:层(contrib)>用于构建神经网络层的高级操作,神经网络>激活函数 该函数用于计算dropout. 使用概率keep_prob,输出按照1/keep_prob的比例放大输入元素,否则输出0.缩放是为了使预期的总和不变. 默认情况下,每个…

tf.random_uniform 函数 random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从均匀分布中输出随机值. 生成的值在该 [minval, maxval) 范围内遵循均匀分布.下限 minval 包含在范围内,而上限 maxval 被排除…

tf.placeholder()函数 Tensorflow中的palceholder,中文翻译为占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,还是静态图的设计思想,整个设计理念是计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行.这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码…