摘要：
转载：https://blog.csdn.net/u014038273/article/details/77989221 TensorFlow程序读取数据一共有四种方法（一般针对图像）: 供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。 从文件读 阅读全文
posted @ 2018-12-05 21:52 wzd321 阅读(177) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
tf.Session()，tf.InteractivesSession()，tf.train.Supervisor().managed_session() 用法的区别： tf.Session() 构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 阅读全文
posted @ 2018-12-05 20:49 wzd321 阅读(710) 评论(0) 推荐(0)
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参数说明： params: 表示完整的嵌入张量，或者除了第一维度之外具有相同形状的P个张量的列表，表示经分割的嵌入张量。 ids: 一个类型为int32或int64的Tensor，包含要在params中查找的id。每个元素将代表要在params中取的每个元素的第0维的逻辑index，这个逻辑inde 阅读全文
posted @ 2018-12-05 20:27 wzd321 阅读(603) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
tf.nn.dynamic_rnn的作用： 对于单个 RNNCell ，使用call 函数进行运算时，只在序列时间上前进了一步 ，如使用 x1、 ho 得到此h1，通过 x2 、h1 得到 h2 等 。 如果序列长度为n，要调用n次call函数，比较麻烦。对此提供了一个tf.nn.dynamic_m 阅读全文
posted @ 2018-12-05 16:59 wzd321 阅读(4366) 评论(0) 推荐(0)
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转载：https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/77646186 核心参数 units： 输出维度 input_dim： 输入维度，当使用该层为模型首层时，应指定该值（或等价的指定input_shape) return_sequences： 阅读全文
posted @ 2018-12-05 15:36 wzd321 阅读(12799) 评论(0) 推荐(1)
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