tensorflow 数值计算函数的更新

数值计算函数的更新 tf.sub --> tf.subtract tf.mul --> tf.multiply tf.div --> tf.divide tf.mod --> tf.truncatemod tf.inv --> tf.reciprocal tf.list_diff --> tf.setdiff1d tf.listdiff --> tf.setdiff1d tf.neg --> tf.negative tf.select --> tf.w…

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例

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…

hive 数值计算函数

Hive数值计算函数 (1)round(45.666,2)作用:四舍五入,保留2位小数 ceil(45.6) 作用:向上取整 floor(45.6) 作用:向下取整 (2)rand()返回一个0到1范围内的随机数 (3)exp(double a)返回自然对数e的a次方ln(double a)返回a的自然对数 (4)log10(double a) 返回以10为底的a的对数log2(double a) 返回以2为底的a的对数log(double base, double a) 返回以…

深度学习TensorFlow常用函数

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…

『TensorFlow』函数查询列表_数值计算

基本算术运算操作描述 tf.add(x, y, name=None) 求和 tf.sub(x, y, name=None) 减法 tf.mul(x, y, name=None) 乘法 tf.div(x, y, name=None) 除法 tf.mod(x, y, name=None) 取模 tf.abs(x, name=None) 求绝对值 tf.neg(x, name=None) 取负 (y = -x). tf.sign(x, name=None) 返回符号 y = sign(x) = -…

tensorflow中常用学习率更新策略

神经网络训练过程中,根据每batch训练数据前向传播的结果,计算损失函数,再由损失函数根据梯度下降法更新每一个网络参数,在参数更新过程中使用到一个学习率(learning rate),用来定义每次参数更新的幅度. 过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间,过大的学习率可能导致网络参数在最终的极优值两侧来回摆动,导致网络不能收敛.实践中证明有效的方法是设置一个根据迭代次数衰减的学习率,可以兼顾训练效率和后期的稳定性. 分段常数衰减分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率…

Tensorflow常用函数说明（一）

首先最开始应该清楚一个知识,最外面的那个[ [ [ ]]]括号代表第一维,对应维度数字0,第二个对应1,多维时最后一个对应数字-1:因为后面有用到 1 矩阵变换 tf.shape(Tensor) 返回张量的形状.但是注意,tf.shape函数本身也是返回一个张量.而在tf中,张量是需要用sess.run(Tensor)来得到具体的值的. x=[[1,2,3],[4,5,6]] shape=tf.shape(x) with tf.Session() as sess: print (shape) p…

Linux2.6内核进程调度系列--scheduler_tick()函数3.更新普通进程的时间片

RT /** * 运行到此,说明进程是普通进程.现在开始更新普通进程的时间片. */ /* 首先递减普通进程的时间片计数器.如果用完,继续执行以下操作 */ if (!--p->time_slice) { /** * 既然用完了,就将当前进程从活动集合中摘除. */ dequeue_task(p, rq->active); /** * 当然,当前进程既然已经过期,就必须设置重新调度标志, * 以便在中断返回前调用schedule选择另外一个进程来运行. */ set_tsk_need_resc…

ThinkPHP - F函数，更新配置文件

Html代码: <!DOCTYPE html> <html lang="zh-cn"> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>修改验证码配置文件</title> <link rel="stylesheet" href="__PUBLIC__/Css/Public.css"> </head> &…

tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits函数

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 l2_loss函数

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…

tensorflow l2_normalize函数

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…

tensorflow softsign函数应用

1.softsign函数图像 2.tensorflow softsign应用 import tensorflow as tf input=tf.constant([0,-1,2,-30,30],dtype=tf.float32) output=tf.nn.softsign(input) with tf.Session() as sess: print('input:') print(sess.run(input)) print('output:') print(sess.run(output)…

tensorflow elu函数应用

1.elu函数图像: 2.tensorflow elu应用 import tensorflow as tf input=tf.constant([0,-1,2,-3],dtype=tf.float32) output=tf.nn.elu(input) with tf.Session() as sess: print('input:') print(sess.run(input)) print('output:') print(sess.run(output)) sess.close() 输出结…

TensorFlow 常用函数汇总

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…

TensorFlow 常用函数与方法

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…

『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关

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…

TensorFlow—softmax_cross_entropy_with_logits函数详解

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…

（原）tensorflow中函数执行完毕，显存不自动释放

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727#issuecomment-285815312s tensorflo…

tensorflow常用函数解析

一.tf.transpose函数的用法 tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置.dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示.这个列表里的每个数对应相应的维度.如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换. import numpy as np import tensorflow as tf A…

TensorFlow图像处理函数

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 图像编码处理+图像大小调整+图像翻转+图像色彩调整+处理标注框 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_deal_test1.py @time: 20…

Tensorflow常用函数说明

1.矩阵操作 1.1矩阵生成这部分主要将如何生成矩阵,包括全0矩阵,全1矩阵,随机数矩阵,常数矩阵等 sess=tf.InteractiveSession() #x=tf.ones([2,3],tf.int32) x=tf.zeros([2,3],tf.int32) print (sess.run(x)) 新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor,使其所有元素为0和1 sess=tf.InteractiveSession() tensor=[[1,2,3],[4,5,6]] #x…

tensorflow的函数

1. if __name__=="__main__": tf.app.run()#运行之前定义的main函数#将传进来的参数,以及flags.FLAGS定义的参数传入到main函数中 2. #flags的定义 flags=tf.app.flags flags.DEFINE_string("save_path",None,"Directory to write the model and training summaries.") FLAGS=fl…

tensorflow常用函数(二)

一.变量相关的函数 1)tf.train.list_variables(ckpt_dir_or_file) Returns list of all variables in the checkpoint 2)tf.global_variables_initializer() 用于初始化所有的变量(GraphKeys.VARIABLES),替代 tf.initialize_all_variables(). 3)tf.Variable(initial_value=None, trainab…

tensorflow图像处理函数(1)

1.tensorflow中对jpeg格式图像的编码/解码函数: import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('/Users/jk/Downloads/timg.jpeg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #通过tf.img.…

Mysql Json函数之更新（四）

修改JSON值的函数本节中的函数将修改JSON值并返回结果. JSON_APPEND(json_doc, path, val[, path, val] ...) 将值附加到JSON文档中指定数组的末尾并返回结果.该功能JSON_ARRAY_APPEND() 在MySQL 5.7.9中已重命名:别名JSON_APPEND()现在在MySQL 5.7中已弃用,在MySQL 8.0中已删除. JSON_ARRAY_APPEND(json_doc, path, val[, path, val] ...…

Linux2.6内核进程调度系列--scheduler_tick()函数2.更新实时进程的时间片

RT /** * 递减当前进程的时间片计数器,并检查是否已经用完时间片. * 由于进程的调度类型不同,函数所执行的操作也有很大差别. */ /* 如果是实时进程,就进一步根据是FIFO还是RR类型的实时进程 */ if (rt_task(p)) { /** * 对SCHED_RR类型(时间片轮转)的实时进程,需要递减它的时间片. * 对SCHED_FIFO类型(先进先出)的实时进程,什么都不做, * 退出.在这种情况下, * current进程不可能被比其优先级低或其优先级相等的进程所抢占, *…