tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 本文章内容比较繁杂,主要是一些比较常用的函数的用法,结合了网上的资料和源码,还有我自己写的示例代码.建议照着目录来看. 1.…

<ORACLE数据库管理与开发>第三章学习之常用函数记录 注:文章中的*代表所要操作的列名 1.lower(*)/upper(*),将此列下的值转为小写/大写 2.initcap(*):把列值的第一个字符转为大写 3.comcat(*,*):把列1的值与列2的值连接成一个字符串 4.substr(*,m,n):返回指定的字符串(该字符串第m个字符开始,长度为n) 5.length(*):返回列值的长度 6.instr(*,m,n):返回n字符在列值中的数字位置,m是表示从m个字符开始搜索 7.…

0. 四则运算 平方:tf.square(),开方:tf.sqrt() tf.add().tf.sub().tf.mul().tf.div().tf.mod().tf.abs().tf.neg() 1. 简单数理统计 Rn→R(从矢量到标量),意味着一种约简(reduce). 均值:tf.reduce_mean,求和:tf.reduce_sum stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean))) 最大最小(极值):tf.reduce_m…

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…

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 =…

卷积操作 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是…

tensorflow 在实现 Batch Normalization(各个网络层输出的归一化)时,主要用到以下两个 api: tf.nn.moments(x, axes, name=None, keep_dims=False) ⇒ mean, variance: 统计矩,mean 是一阶矩,variance 则是二阶中心矩 tf.nn.batch_normalization(x, mean, variance, offset, scale, variance_epsilon, name=None…

在平时写PL/SQL的时候,经常要用到很多系统自带的函数,而这些函数用起来非常好用,但是每次用完以后,就又忘到脑后了,为了加深自己的映象,以及对这些函数做一个全面的总结,就有了今天这篇文章. 首先这就是一个网上总结烂了的主题.我还要总结,权当自己的学习总结.总结这篇文章时也参考了网上他人总结的文章,如果不喜.勿喷. 作为一篇“鸡肋”文章,弃之如可惜,食之无所得.读者就当一“乐呵”就好了.有钱的捧个钱场,没钱的捧个人场. 常用字符串函数 函数 描述 LOWER(char) 将字符串表达式char中…

常用函数说明,梯度.产生变量等 http://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/69061539…

常用函数接口 什么是函数式接口? 函数式接口,@FunctionalInterface,简称FI,简单的说,FI就是指仅含有一个抽象方法的接口,以@Functionalnterface标注 注意:这里的抽象方法指的是该接口自己特有的抽象方法,而不包含它从其上级继承过来的抽象方法,例如: @FunctionalInterface Interface FI{ abstract judge(int a); abstract equals(); } 上面这个接口尽管含有两个抽象方法,但是它仍然是一个FI…