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函数——tf.variable_scope()详解 https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703 2018年06月05日 09:38:25 yuan0061 阅读数:2567   tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,p

tensorflow函数解析:Session.run和Tensor.eval 翻译 2017年04月20日 15:05:50 标签: tensorflow / 机器学习 / 深度学习 / python 7774 原问题链接: http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval 译: 问题: tensorflow有两种

一.基础函数 1.1 .tf.reduce_sum(input_tensor, axis)   Computes the sum of elements across dimensions of a tensor,沿着维度sxis计算和 x= [[, , ], [, , ]],其秩为2 //求和,在所有维度操作,也就相当于对所有元素求和 tf.reduce_sum(x) ==> //在维度0上操作,在这个例子中实际就是按列(维度0)求和 tf.reduce_sum(x, ) ==> [, ,

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 操作 Maths Add, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, Equal Array Concat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, Shuffle Matrix MatMul, MatrixInverse, MatrixDete

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,

tf.nn.dropout函数 tf.nn.dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 请参阅指南:层(contrib)>用于构建神经网络层的高级操作,神经网络>激活函数 该函数用于计算dropout. 使用概率keep_prob,输出按照1/keep_prob的比例放大输入元素,否则输出0.缩放是为了使预期的总和不变. 默认情况下,每个

tf.random_shuffle 函数 random_shuffle( value, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 随机地将张量沿其第一维度打乱. 张量沿着维度0被重新打乱,使得每个 value[j] 被映射到唯一一个 output[i].例如,一个 3x2 张量可能出现的映射是: [[1, 2], [[5, 6], [3, 4], ==> [1,

tf.truncated_normal函数 tf.truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量.序列和随机值>随机张量 从截断的正态分布中输出随机值. 生成的值遵循具有指定平均值和标准偏差的正态分布,不同之处在于其平均值大于 2 个标准差的值将被丢弃并重新选择. 函

tf.ones_like 函数 ones_like( tensor, dtype=None, name=None, optimize=True ) 定义在: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. 给定一个张量(tensor),此操作返回与所有元素设置为1的张量相同的类型和形状的张量.可选地,可以为返回的张量指定一个新的类型(dtype). 例如: # 'tensor' is [[

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

tf.zeros_like函数 tf.zeros_like( tensor, dtype=None, name=None, optimize=True ) 定义在: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 创建一个所有元素都设置为零的张量. 给定一个张量(tensor),该操作返回与所有元素设置为零的tensor具有相同类型和形状的张量.或者,您可以使用dtype指定返回张量的新类型. 例如: tensor = tf.

tf.zeros函数 tf.zeros( shape, dtype=tf.float32, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 创建一个所有元素都设置为零的张量. 该操作返回一个带有形状shape的类型为dtype张量,并且所有元素都设为零. 例如: tf.zeros([3, 4], tf.int32) # [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]] 函数参数: shape:整数.整数元

tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) 从截断的正态分布中输出随机值. 生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布,如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择. 参数: shape: 一维的张量,也是输出的张量. mean: 正态分布的均值. stddev: 正态分布的标准差. dtype: 输出的类型. seed: 一个整数,当设置之后,每次生成的随机数都一样. name: 操作的名字. tf.random_normal(shape, mea

https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-4isv2ez3.html tf.trainable_variables返回的是需要训练的变量列表 tf.all_variables返回的是所有变量的列表 import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; v = tf.Variable(tf.constant(0.0,

tf.placeholder()函数 Tensorflow中的palceholder,中文翻译为占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,还是静态图的设计思想,整个设计理念是计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行.这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码

A: A:## tf.argmax(A, axis).eval() 输出axis维度上最大的数的索引 axis=0:列,axis=1:行 A:## tf.add(a,b)  创建a+b的计算图 A:## tf.assign(a, b) 创建a=b的计算图 state = tf.Variable(0) new_value = tf.add(state, tf.constant(1)) update = tf.assign(state, new_value) with tf.Session() as

1.队列的实现: import tensorflow as tf q=tf.FIFOQueue(2,'int32') #创建一个先进先出队列,指定队列中最多可以保存两个元素,并指定类型为整数. #先进先出队列为:FIFOQueue,随机的为:RandomShuffleQueueinit=q.enqueue_many(([0,10],)) #将[0,10]这2个元素排入此队列 x=q.dequeue() y=x+1 #将加1后的值再重新加入队列 q_inc=q.enqueue([y]) with

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels) #其中logits为神经网络最后一层输出,labels为实际的标签,该函数返回经过softmax转换之后并与实际值相比较得到的交叉熵损失函数的值,该函数返回向量 1.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的例子: import tensorflow as tf logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3

参考:tensorflow书 1.模型的导出: import tensorflow as tf v1=tf.Variable(tf.constant(2.0),name="v1") v2=tf.Variable(tf.constant(3.0),name="v2") init_op=tf.global_variables_initializer() saver=tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(

tensorflow中的tensor表示一种数据结构,而flow则表现为一种计算模型,两者合起来就是通过计算图的形式来进行计算表述,其每个计算都是计算图上的一个节点,节点间的边表示了计算之间的依赖关系.一般的tensorflow程序分为两个阶段,在第一阶段定义计算图需要的变量,第二个阶段定义计算模型,最后通过执行计算来得到运行结果. import tensorflow as tf 1.常数及矩阵 m1=tf.constant([[3.,3.]]) #产生两行一列的矩阵(创建一个常量tensor)