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…

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…

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…

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…

https://blog.csdn.net/huitailangyz/article/details/85015611#…

1.tf.where https://blog.csdn.net/ustbbsy/article/details/79564828 2.tf.less   tf.less(x,y,name=None)   返回bool型tensor,返回逐元素x<y比较的结果 3.tf.gather   根据索引值,将对应tensor的元素提取出来,组成新的tensor   https://blog.csdn.net/Cyiano/article/details/76087747 4.tf.train.expo…

# 23 Batch Normalization import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt ACTIVATION = tf.nn.tanh N_LAYERS = 7 N_HIDDEN_UNITS = 30 def fix_seed(seed=1): # reproducible np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed) def plot_h…

一个详细介绍 下面程序要做的是,5次循环,每次循环给x加1,赋值给y,然后打印出来, x = tf.Variable(0.0) #返回一个op,表示给变量x加1的操作 x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) #control_dependencies的意义是,在执行with包含的内容(在这里就是 y = x)前 #先执行control_dependencies中的内容(在这里就是 x_plus_1) with tf.control_dependencies([x_plus_…

TF的核心是围绕Graph展开的,简而言之,就是Tensor沿着Graph传递闭包完成Flow的过程.所以在介绍Graph之前需要讲述一下符号编程.计算流图.梯度计算.控制流的概念. 张量(Tensor) 名字就是TensorFlow,直观来看,就是张量的流动.张量(tensor),即任意维度的数据,一维.二维.三维.四维等数据统称为张量.而张量的流动则是指保持计算节点不变,让数据进行流动.这样的设计是针对连接式的机器学习算法.连接式的机器学习算法可以把算法表达成一张图,张量从图中从前到后走一遍…

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf…