『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关

【『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关】的更多相关文章

『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』函数查询列表_张量属性调整

数据类型转换Casting 操作描述 tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None) 字符串转为数字 tf.to_double(x, name=’ToDouble’) 转为64位浮点类型–float64 tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 转为32位浮点类型–float32 tf.to_int32(x, name=’ToInt32’) 转为32位整型–int32 tf.to_int64(x, n…

『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』第七弹_保存&载入会话_霸王回马

首更: 由于TensorFlow的奇怪形式,所以载入保存的是sess,把会话中当前激活的变量保存下来,所以必须保证(其他网络也要求这个)保存网络和载入网络的结构一致,且变量名称必须一致,这是caffe...好吧,caffe也没有这种python风格的设定... 废话少说,导入包: import numpy as np import tensorflow as tf 保存会话: W = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32) b = tf.V…

『TensorFlow』第十一弹_队列&多线程&TFRecod文件_我辈当高歌

TF数据读取队列机制详解一.TFR文件多线程队列读写操作 TFRecod文件写入操作 import tensorflow as tf def _int64_feature(value): # value必须是可迭代对象 # 非int的数据使用bytes取代int64即可 return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) num_shards = 2 instance_perPshard = 2 for i…

『TensorFlow』第三弹_可视化框架介绍_悄悄问圣僧

添加记录节点 -> 汇总记录节点 -> run汇总节点 -> [书写器生成]书写入文件 [-> 刷新缓冲区] 可视化关键点: 注意, 1.with tf.name_scope('str'):上下文环境,每一个name_scope内的张量被统一到一个可展开的节点中,且可以嵌套,而带'name'属性的张量会成为可视化图中最小的节点. 2.超参数是张量,使用tf.summary.histogram(layer_name + '/biases', biases)记录,在网页的HISTOGR…

『TensorFlow』第十弹_队列&多线程_道路多坎坷

一.基本队列: 队列有两个基本操作,对应在tf中就是enqueue&dequeue tf.FIFOQueue(2,'int32') import tensorflow as tf '''FIFO队列操作''' # 创建队列 # 队列有两个int32的元素 q = tf.FIFOQueue(2,'int32') # 初始化队列 init= q.enqueue_many(([0,10],)) # 出队 x = q.dequeue() y = x + 1 # 入队 q_inc = q.enqueue(…