函数形式: tf.placeholder(     dtype,     shape=None,     name=None ) 参数: dtype:数据类型.常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape:数据形状.默认是None,就是一维值,也可以是多维(比如[2,3], [None, 3]表示列是3,行不定) name:名称,可以理解为变量的名字(自变量) import tensorflow as tf import numpy as np input1 = tf

Tensorflow Batch normalization函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 stackoverflow上tensorflow实现BN的不同函数的解释 最近在运行程序时需要使用到Batch normalization方法,虽然网上有很多资料,但是说法各异而且没有完全准确的,很多使用了Tensorflow中TF.slim高层封装,自己不是很明白.现在我将自己搜集的资料进行整理,便于以后查阅. 关于Batch normalization Tens

在分析Attention-over-attention源码过程中,对于tensorflow.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数的总结: 首先来看一下,函数: def bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, # 前向RNN cell_bw, # 后向RNN inputs, # 输入 sequence_length=None,# 输入序列的实际长度(可选,默认为输入序列的最大长度) initial_state_fw=None, # 前向的

一下均在ubuntu环境下: (1)方法一,使用help()函数: 比如对于tf.placeholder(),在命令行中输入import tensorflow as tf , help(tf.placeholder)即可查看用法,再按"q"即可退出

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函数可以理解为形参,用于定义过程,在执行的时候再赋具体的值 参数: dtype:数据类型.常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型    shape:数据形状.默认是None,就是一维值,也可以是多维,比如[2,3], [None, 3]表示列是3,行不定    name:名称. #coding: utf-8 import tensorflow as tf import numpy a

1.tf.constant tf.constant用来定义一个常量,所谓常量,广义上讲就是“不变化的量”.我们先看下官方api是如何对constant函数来定义的: tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False ) 其中包括5个输入值: value(必填):常量的值,可以是一个数,也可以是一个向量或矩阵. dtype(非):用来指定数据类型,例如tf.float32类型或tf.float6

TensorFlow中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个 或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等) 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys.VARIABLES 所有变量 持久化TensorFlow模型 tf.GraphKeys.TRAINA

1.tf.cast(x,dtype,name) 此函数的目的是为了将x数据,准换为dtype所表示的类型,例如tf.float32,tf.bool,tf.uint8等 example:  import tensorflow as tf x = tf.Variable([True,True,False,False]) y = tf.cast(x,dtype = tf.float32) sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initialize

转载链接:https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/125426642来源:知乎 这个问题无外乎有三个难点: 什么是sum 什么是reduce 什么是维度(indices, 现在均改为了axis和numpy等包一致) sum很简单,就是求和,那么问题就是2和3,让我们慢慢来讲.其实彻底讲清楚了这个问题,很多关于reduce,维度的问题都会恍然大悟. 0. 到底操作哪个维度?? sum这个操作完全可以泛化为任意函数,我们就以sum为例,来看看各种

激活函数的作用如下-引用<TensorFlow实践>: 这些函数与其他层的输出联合使用可以生成特征图.他们用于对某些运算的结果进行平滑或者微分.其目标是为神经网络引入非线性.曲线能够刻画出输入的复杂的变化.TensorFlow提供了多种激活函数,在CNN中一般使用tf.nn.relu的原因是因为,尽管relu会导致一些信息的损失,但是性能突出.在刚开始设计模型时,都可以采用relu的激活函数.高级用户也可以自己创建自己的激活函数,评价激活函数是否有用的主要因素参看如下几点: 1)该函数是单调的

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码,可以参考,对应的图片是输出的结果: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np %matplotlib inline path = '/home/

函数1:tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法 函数原型: tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None, Name=None) 参数解释: 第一个参数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bat

tf.assign assign ( ref , value , validate_shape = None , use_locking = None , name = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/state_ops.py 参见指南:变量>变量帮助函数 通过将 "value" 赋给 "ref" 来更新 "ref". 此操作输出在赋值后保留新值 "ref" 的张量.这使得更易于链接需要

TensorFlow 中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等).比如,通过 tf.add_n(tf.get_collection('losses')) 获得总损失. 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys

tf.random_uniform 函数 random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, 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 从均匀分布中输出随机值. 生成的值在该 [minval, maxval) 范围内遵循均匀分布.下限 minval 包含在范围内,而上限 maxval 被排除

卷积函数 TensorFlow学习备忘录 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) Args input: A 4-D Tensor. 需要计算卷积的图像,其shape是[batch, height, width, channels].Tensor shape可以由data_format设定.Type必须是"half", "

placeholder 是 Tensorflow 中的占位符,暂时储存变量. Tensorflow 如果想要从外部传入data, 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}). 需要传入的值放在了feed_dict={} 并一一对应每一个 input. placeholder 与 feed_dict={} 是绑定在一起出现的. import tensorflow as tf #在 Tensorf

http://c.biancheng.net/view/1924.html Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明了一句话,“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数,同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在

卷积函数是卷积神经网络(CNN)非常核心和重要的函数,在搭建CNN时经常会用到,因此较为详细和深入的理解卷积函数具有十分重要的意义. tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None):在给定4维的输入和过滤器的张量时,计算一个2维卷积. 参数详解: input:输入的参数或者说是图像tenors,input=[batch,in_height,in_width,in_channels],b

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.

官网默认定义如下: one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) 该函数的功能主要是转换成one_hot类型的张量输出. 参数功能如下: 1)indices中的元素指示on_value的位置,不指示的地方都为off_value.indices可以是向量.矩阵. 2)depth表示输出张量的尺寸,indices中元素默认不超过(depth-1),如果超过,输出为[0,