tf.cond tf.case
tf.cond ：http://blog.csdn.net/m0_37041325/article/details/76908660
matplotlib
http://www.cnblogs.com/Frandy/archive/2012/09/17/python_pyplot_1.html
tf.cond tf.case
相關推薦
tf.cond tf.case
cas targe art arc tail cnblogs hive ive lan tf.cond ：http://blog.csdn.net/m0_37041325/article/details/76908660 matplotlib http://www.cnbl
TensorFlow學習02-tf.cond() tf.where()
TensorFlow控制語句 tf.cond（） tf.cond( pred, true_fn=None, false_fn=None, strict=False, name=None, fn1=None, fn2=None ) 官網描述 當pred=True
tf.cond()
由於tensorflow使用的是graph的計算概念，在沒有涉及控制資料流向的時候程式設計和普通程式語言的程式設計差別不大，但是涉及到控制資料流向的操作時，就要特別小心，不然很容易出錯。這也是TensorFlow比較反直覺的地方。 在TensorFlow中，tf.cond()類似於c語言中的if
tf.cond()函式的用法
這個函式跟if...else...的功能很像，主要控制tensorflow中計算圖的張量的流向。官網中有對函式引數的解釋如下： tf.cond( pred, true_fn=None, fals
tf.cond， tensorflow下的三目運算子
# tf.cond( # pred, # true_fn=None, # false_fn=None, # strict=False, # name=None, # fn1=None, # fn2=None # ) #
tensorflow條件語句-tf.cond
tf.cond tf.cond( pred, true_fn=None, false_fn=None, strict=False, name=None, &n
tf.cond 與 tf.control_dependencies 的控制問題
問題引入 在搜尋tf.cond的使用方法時，找到了這樣的一個問題： 執行下面的一段tensorflow程式碼： pred = tf.constant(True) x = tf.Variable([1]) assign_x_2 = tf.assign(x
tf.cond()的用法
由於tensorflow使用的是graph的計算概念，在沒有涉及控制資料流向的時候程式設計和普通程式語言的程式設計差別不大，但是涉及到控制資料流向的操作時，就要特別小心，不然很容易出錯。這也是TensorFlow比較反直覺的地方。 在TensorFlow中，tf.cond(
TF：TF定義兩個變量相乘之placeholder先hold類似變量+feed_dict最後外界傳入值—Jason niu
http body color 分享 post feed ply dict import #TF：TF定義兩個變量相乘之placeholder先hold類似變量+feed_dict最後外界傳入值 import tensorflow as tf input1 = tf.
tf.name_scope(), tf.variable_scope(), tf.Variable(), tf.get_variable()
這四個函式是互相聯絡的。下面翻譯一下stackoverflow上的高票答案 what’s the difference of name scope and a variable scope in tensorflow? 翻譯： 在講name scope和variable scope
tf.ones_like() tf.zeros_like()用法
tf.ones_like | tf.zeros_like tf.ones_like(tensor,dype=None,name=None) tf.zeros_like(tensor,dype=None,name=None) 新建一個與給定的tensor型別大小一致的tensor，其所
tensorflow中的tf.initialize_local_variables/tf.global_variables_initializer/initialize_all_variables
使用TensorFlow的時候定義了變數之後還需要初始化之後才能使用，不然會報錯：Attempting to use uninitialized value，下面介紹TensorFlow中常用的幾種初始化操作 1、tf.global_variable_initializer 官方介紹地址
tf.Varibale tf.placeholder tf.global_variables() tf.trainable_variales()
比我的寫的好多了,極力推薦 tf.placeholder tf.placeholder tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None ) 引數 dtype是必須的 shape可以沒有
tf.argmax() tf.equal() tf.nn.softmax() eval tf.random_normal tf.reduce_mean tf.reduce_sum
先講幾個 函式 然後用程式碼測試一下 tf.reduce_sum input_tensor沿著給定的尺寸縮小axis。除非keepdims是真的，否則每個條目的張量等級減少1 axis。如果keepdims為真，則縮小尺寸將保留長度為1。 如果axis為None，則減小所有尺寸，並返
tf.abs tf.add() tf.negative()
隨心一記(沒什麼營養) tf.abs 求絕對值的 tf.add() 相加的 支援broadacst tf.negative() 取反的 理由有這樣的需求 求兩個tensor的相減的結果 tf.add(tensor1,tf.negtive(temsor2))
tf.convert_to_tensor() tf.nn.embedding_lookup tf.cast() KMeans解釋和實現
tf.convert_to_tensor() tf.convert_to_tensor( value, dtype=None, name=None, preferred_dtype=None ) 將給定value轉換為Tensor。 此函式將各種型
tensorflow學習（2）：計算圖,tf.get_default_graph(),tf.Graph()
一、基本概念 顧名思義，TensorFlow的名字已經出賣了它的“靈魂”，TensorFlow=tensor（張量）+flow（流動）。TensorFlow是一個通過計算圖的形式來表達計算的程式設計框架。其每一個計算都是計算圖上的一個節點，而節點之間的邊描述了計算之間的依賴關係。 計算圖
tf.Variable tf.placeholder區別
一：tf.Variable tf.Variable主要用於可訓練的一些變數，比如模型的權重（weight ，w）,模型的偏置值（bias,b） 1.宣告時必須要進行初始化 2.名稱的真實含義在於變數，也就是在訓練時，其值是可以改變的 二:tf.placeholder tf.placehol
TensorFlow學習筆記之--[tf.clip_by_global_norm,tf.clip_by_value,tf.clip_by_norm等的區別]
以下這些函式可以用於解決梯度消失或梯度爆炸問題上。 1. tf.clip_by_value tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name=None ) 輸入一個張量t，把t中的每一個元素的值都
tf樹 tf變換（1）
tf變換（1） TF庫的目的是實現系統中任一個點在所有座標系之間的座標變換，也就是說，只要給定一個座標系下的一個點的座標，就能獲得這個點在其他座標系的座標. 使用tf功能包，a. 監聽tf變換： 接收並快取系統中釋出的所有參考系變換，