tf.placeholder_with_default 函数 placeholder_with_default( input, shape, name=None ) 请参阅指南:输入和读取器>占位符 当输出未被送到时通过的 input 的占位符 op . 参数: input:张量.output 未输入时生成的默认值. shape:一个 tf.TensorShape 或者 ints 列表.张量的形状(可能部分). name:操作的名称(可选). 返回: 该函数将返回一个张量.与 input 具有相…

在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况,此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题. 更为详细的可以参考官方文档说明: numpy.reshape reshape()的括号中所包含的参数有哪些呢?常见的写法有tf.reshape((28,28)): tf.reshape(tensor,shape,name=None) 函数的作用是将tensor变换为参数shape形式,其中的shape为一个列表形式,特殊的是列表可以实现逆序的遍历,即list(-1).-1…

最基本的 TensorFlow 提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算.张量,可理解为一个 n 维矩阵,所有类型的数据,包括标量.矢量和矩阵等都是特殊类型的张量.   TensorFlow 支持以下三种类型的张量: 常量:常量是其值不能改变的张量. 变量:当一个量在会话中的值需要更新时,使用变量来表示.例如,在神经网络中,权重需要在训练期间更新,可以通过将权重声明为变量来实现.变量在使用前需要被显示初始化.另外需要注意的是,常量存储在计算图的定义中,每次加载图时都会加载相关变量.换句话说,…

TensorFlow解析常量.变量和占位符 最基本的 TensorFlow 提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算.张量,可理解为一个 n 维矩阵,所有类型的数据,包括标量.矢量和矩阵等都是特殊类型的张量. TensorFlow 支持以下三种类型的张量: 常量:常量是其值不能改变的张量. 变量:当一个量在会话中的值需要更新时,使用变量来表示.例如,在神经网络中,权重需要在训练期间更新,可以通过将权重声明为变量来实现.变量在使用前需要被显示初始化.另外需要注意的是,常量存储在计算图的定义中,…

创建了各种形式的常量和变量后,但TensorFlow 同样还支持占位符.占位符并没有初始值,它只会分配必要的内存.在会话中,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据. feed_dict是一个字典,在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值.在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本,如果每次迭代选取的数据要通过常量表示,那么TensorFlow 的计算图会非常大.因为每增加一个常量,TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点.所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,…

安装好TensorFlow之后,开一个python环境,就可以开始运行和使用TensorFlow了. 先给一个实例, #先导入TensorFlow import tensorflow as tf hello_constant = tf.constant('Hello World!') # Create TensorFlow object called hello_constant with tf.Session() as sess: output = sess.run(hello_constan…

常量 constant tf.constant()函数定义: def constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_shape=False) value: 符合tf中定义的数据类型的常数值或者常数列表; dtype:数据类型,可选; shape:常量的形状,可选; name:常量的名字,可选; verify_shape:常量的形状是否可以被更改,默认不可更改; constant()函数提供在tensorflow…

1.tensor 在tensorflow中,数据是被封装在tensor对象中的.tensor是张量的意思,即包含从0到任意维度的张量.常数是0维度的张量,向量是1维度的张量,矩阵是二维度的张量,以及还有多维度的张量. # tensor1 是一个0维的 int32 tensor tensor1 = tf.constant(1234) # tensor2 是一个1维的 int32 tensor tensor2 = tf.constant([123,456,789]) # tensor3 是一个二维的…

常量.变量.占位符.会话是tensorflow编程的基础也是最常用到的东西,tensorflow中定义的变量.常量都是tensor(张量)类型. 常量tf.constant() tensorflow中定义的变量.常量都是tensor(张量)类型常用是在运行过程中不会改变的量,如作线性回归Y = w*X + b ,知道一系列(X, Y) ,通过梯度下降找w和b,X和Y的值在程序运行时就不会去改变,只不断改变w和b去减小与真实值的误差,所以常量常用来表示输入输出. 声明一个标量常量: t_1 = t…

tf.random_normal 从正态分布输出随机值. random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状.mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值.stddev:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的标准差dtype: 输出的数据类型.seed:一个Python整数.是随机种…