2019年2月20日

TensorFlow中assign函数

摘要： tf.assign 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使用重置值的操作. ARGS： ref：阅读全文

posted @ 2019-02-20 16:11 tanshoudong 阅读(3284) 评论(1) 推荐(0)

TensorFlow Training 优化函数

摘要： tf.train 提供了一组帮助训练模型的类和函数。优化器优化器基类提供了计算渐变的方法，并将渐变应用于变量。子类的集合实现了经典的优化算法，如 GradientDescent和Adagrad。您永远不会实例化优化器类本身，而是实例化其中一个子类。 tf.train.Optimizer tf. 阅读全文

posted @ 2019-02-20 16:00 tanshoudong 阅读(1509) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow 神经网络相关函数

摘要： TensorFlow 激活函数激活操作提供用于神经网络的不同类型的非线性。这些包括平滑的非线性(sigmoid，tanh，elu，softplus，和softsign)，连续的，但不是到处可微函数(relu，relu6，crelu和relu_x)，和随机正规化(dropout)。所有激活操作应用阅读全文

posted @ 2019-02-20 12:05 tanshoudong 阅读(690) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow 算术运算符

摘要： TensorFlow 算术运算符 TensorFlow 提供了几种操作，您可以使用它们将基本算术运算符添加到图形中。 tf.add tf.subtract tf.multiply tf.scalar_mul tf.div tf.divide tf.truediv tf.floordiv tf.rea 阅读全文

posted @ 2019-02-20 11:33 tanshoudong 阅读(1392) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow函数：tf.reduce_sum

摘要：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,否则张量的秩将在axis的每个条目中减少阅读全文

posted @ 2019-02-20 11:17 tanshoudong 阅读(2273) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow函数教程：tf.nn.dropout

摘要： tf.nn.dropout函数定义在：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, 阅读全文

posted @ 2019-02-20 10:55 tanshoudong 阅读(900) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow占位符操作：tf.placeholder_with_default

摘要：请参阅指南：输入和读取器>占位符当输出未被送到时通过的 input 的占位符 op . 参数： input：张量.output 未输入时生成的默认值. shape：一个 tf.TensorShape 或者 ints 列表.张量的形状(可能部分). name：操作的名称(可选). 返回：该函数将返阅读全文

posted @ 2019-02-20 10:40 tanshoudong 阅读(2724) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow函数：tf.random_shuffle

摘要： tf.random_shuffle 函数定义在：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, 阅读全文

posted @ 2019-02-20 10:24 tanshoudong 阅读(3896) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow随机值函数：tf.random_uniform

摘要： tf.random_uniform 函数定义在：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,而阅读全文

posted @ 2019-02-20 10:22 tanshoudong 阅读(7152) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow函数：tf.truncated_normal

摘要： tf.truncated_normal函数定义在：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阅读全文

posted @ 2019-02-20 10:19 tanshoudong 阅读(2112) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow随机值：tf.random_normal函数

摘要：定义在：tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南：生成常量,序列和随机值>随机张量从正态分布中输出随机值. 参数： shape：一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状. mean：dtype 类型的0-D张量或 Python 值.正态分布的均阅读全文

posted @ 2019-02-20 09:56 tanshoudong 阅读(4679) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow函数：tf.lin_space

摘要：别名： tf.lin_space tf.linspace 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: 阅读全文

posted @ 2019-02-20 09:53 tanshoudong 阅读(1592) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow函数：tf.ones_like

摘要：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(dt 阅读全文

posted @ 2019-02-20 09:45 tanshoudong 阅读(1978) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow函数：tf.ones

摘要：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：参数： shape：整数的列表,整阅读全文

posted @ 2019-02-20 09:43 tanshoudong 阅读(10153) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow函数：tf.zeros_like

摘要： tf.zeros_like函数定义在：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, 阅读全文

posted @ 2019-02-20 09:41 tanshoudong 阅读(5897) 评论(0) 推荐(1)

Tensorflow函数：tf.zeros

摘要： tf.zeros函数定义在：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：函数参数： shape：整数、整数元组或类型为int32的1维Tensor 阅读全文

posted @ 2019-02-20 09:38 tanshoudong 阅读(3893) 评论(0) 推荐(0)

2019年2月20日

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