tf.matmul(a,b,transpose_a=False,transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) 参数: a 一个类型为 float16, float32, float64, int32, complex64, complex128 且张量秩 > 1 的张量 b  一个类型跟张量a相同的张量 transpose_a 如果为真,…

import tensorflow as tfimport numpy as np 1.tf.placeholder placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位,此时并没有把要输入的数据传入模型,它只会分配必要的内存. 等建立session,在会话中,运行模型的时候通过feed_dict()函数向占位符喂入数据. 2.tf.session 1.tf.multiply 点乘 input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 =…

1.tf.multiply()两个矩阵中对应元素各自相乘 格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量. y: 一个类型跟张量x相同的张量.  返回值: x * y element-wise.  注意: (1)multiply这个函数实现的是元素级别的相乘,也就是两个相乘…

1.tf.multiply()函数:矩阵对应元素相乘 官网定义: multiply(x,y,name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量. y: 一个类型跟张量x相同的张量. 注意: (1)该函数实现的是元素级别的相乘,也就是两个相乘的数元素各自相乘,而不是矩阵乘法 (2)两个相乘的数必须是相同的类型,否则会报错.…

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…

在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计 使用方法: tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) See the guide: CRF (contrib) Computes the log-l…

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.reduce_sum 函数 reduce_sum ( input_tensor , axis = None , keep_dims = False , name = None , reduction_indices = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 请参阅指南:数学函数>减少 此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和. 函数中的input_tensor是按照axis中已经给定的维度来减少的:除非 keep_dims 是true,…

函数:tf.lin_space 别名: tf.lin_space tf.linspace lin_space( start, stop, num, name=None ) 参见指南:生成常量,序列和随机值>序列 均分计算指令,在间隔中生成值. 从一开始就生成 num 平均间隔值的序列.如果 num > 1,则序列中的值通过 stop - start / num - 1 增加,因此最后一个是完全停止的. 例如: tf.linspace(10.0, 12.0, 3, name="lins…

tf.ones 函数 ones( shape, dtype=tf.float32, name=None ) 定义于:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>常量值张量 创建一个将所有元素都设置为1的张量. 这个操作返回一个 dtype 类型的张量,并且形状为 shape,所有的元素都被设置为1. 例如: tf.ones([2, 3], tf.int32) ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]] 参数: shape…