tf.random_uniform函式和tf.zeros函式具體用法
tf.random_uniform用法: random_uniform( shape, 一維整數張量或 Python 陣列。輸出張量的形狀。 minval=0, dtype 型別的 0-D 張量或 Python 值;生成的隨機值範圍的下限;預設為0 maxval=None, dtype 型別的 0-D 張量或 Python 值。要生成的隨機值範圍的上限。如果 dtype 是浮點,則預設為1 。 dtype=tf.float32, 輸出的型別:float16、float32、float64、int32、orint64。 seed=None, 一個 Python 整數。用於為分佈建立一個隨機種子。檢視 tf.set_random_seed 行為。 name=None 操作的名稱(可選) ) tf.zeros用法: tf.zeros( shape, dtype=tf.float32, name=None )
相關推薦
tf.random_uniform函式和tf.zeros函式具體用法
tf.random_uniform用法: random_uniform( shape, 一維整數張量或 Python 陣列。輸出張量的形狀。 minval=0, dtype 型別的 0-D 張量或 Python 值;生成的隨機值範圍的下限;預設為0 m
tf.nn.max_pool 和tf.nn.conv2d 函式的引數問題
我們看一下 tf.nn.max_pool 這個函式 (還有tf.nn.conv2d 函式) 這兩個函式是CNN中兩個比較常用的函式,一個是池化層的計算,另一個則是卷積層的計算.。 我們從他們的引數開始, tf.nn.conv2d(input, filter
tf.nn.conv2d函式和tf.nn.max_pool函式介紹
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 介紹引數: input:指卷積需要輸入的引數,具有這樣的shape[batch, in_height, in_width, in_c
tensorflow學習(6):CNN必備函式tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool
一、卷積函式tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name引數用以指定該操作的name,與方法有關的一共五個引數: 第一個引數in
tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention函式和tf.contrib.seq2seq.LuongAttention函式學習
tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention()__init__( num_units, memory, memory_sequence_length=None, normalize=False, proba
兩個奇怪的TF索引操作和比較類函式
tf.invert_permutation(x) 這是個奇怪的函式,之所以說奇怪,是因為學到目前為止,我還不清楚它有什麼用,這個函式的功能是這麼描述的:將x中元素的值當作索引,返回新的張量,用公式表達如下: 設張量X=[x1,x2,x3,…xn],那麼Y=tf.invert_perm
tf.nn.conv3d和tf.nn.max_pool3d這兩個tensorflow函式的功能和引數
記一下,防止自己忘記了。 3D卷積和池化一般用在視訊上,就是在影象的長和寬的卷積、池化的基礎上加上視訊幀也就是時間這一維上的卷積,具體怎麼回事可以去看3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition這
找工作筆試面試那些事兒(5)---建構函式、解構函式和賦值函式
作者:寒小陽 時間:2013年9月。 出處:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/10833931。 宣告:版權所有,轉載請註明出處,謝謝。 類的建構函式、解構函式與賦值函式 &
C++過載(2):通過成員函式和友元函式過載
分別通過成員函式和友元函式完成過載 #include <iostream> using namespace std; class Complex { public: Complex(double real =0,double imag=0):real(real),imag(i
tf.nn.conv2d 和tf.contrib.slim.conv2d的區別
有程式碼用到卷積層是tf.nn.conv2d 或者tf.contrib,slim.conv2d. 這兩個函式呼叫的卷積層是否一致,檢視原始碼如下: conv2d(input, filter, strides, padding, u
tf.train.batch 和tf.train.shuffle_batch的用法
tf.train.batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity) [example, label] 表示樣本和樣本標籤,batch_size是返回的一個batch樣本集的樣本個數。 capacity是佇列中的
keras concatenate()函式和tensorflow concat()函式
最近看影象語義分割的相關論文,裡面需要用到層間的合併,例子大多是用keras給出的,以前沒接觸過層合併的函式,特意去查了下tf和keras分別用什麼函式實現的。keras.backend.concatenate 與 tf.concat等價。keras的concatenate直接用的網上的
關於tf.train.batch和tf.train.string_input_producer的區別(輸入流程簡介)
前面其實對輸入tensorflow資料集的構造和輸入那一塊的認知比較模糊,所以抽了點時間解析了一下官方程式碼。 大概順序如下: 1.輸入所需圖片的地址,然後放到tf.train.string_input_producer中進行管理,注意tf.train.string_input_produc
tf.app.flags和tf.app.run的使用
tf.app.flags和tf.app.run的使用 tf.app.flags主要用於處理命令列引數的解析工作,其實可以理解為一個封裝好了的argparse包(argparse是一種結構化的資料儲存格式,類似於Json、XML)。 我們通過tf.app.flags來呼叫
【opencv 原始碼剖析】 四、 Mat的賦值建構函式 和 拷貝建構函式
1.賦值建構函式 右值引用 inline Mat& Mat::operator = (Mat&& m) { if (this == &m) return *this; release(); flags = m.fl
虛擬函式和純虛擬函式的區別(轉載)
首先:強調一個概念定義一個函式為虛擬函式,不代表函式為不被實現的函式。定義他為虛擬函式是為了允許用基類的指標來呼叫子類的這個函式。定義一個函式為純虛擬函式,才代表函式沒有被實現。定義純虛擬函式是為了實現一個介面,起到一個規範的作用,規範繼承這個類的程式設計師必須實現這個函式。1、簡介假設我們有下面的類層次:
python全棧開發之匿名函式和遞迴函式
python全棧開發,匿名函式,遞迴函式 匿名函式 lambda函式也叫匿名函式,即函式沒有具體的名稱。是為了解決一些功能很簡單需求而設計的一句話函式。如下: #這段程式碼defcalc(n):returnn**nprint(calc(10))#換成匿名函式calc =lambdan:n
C++學習--類的靜態函式和普通成員函式
C++提供static這個關鍵詞對靜態成員進行宣告,靜態成員函式和類的例項化無關,對於同一類來說,靜態成員函式是共享的。而普通成員函式需要例項化才能呼叫,對於每一個例項來說,普通成員函式是自己獨有的。 #include<iostream> class Person { public:
callback回撥函式和hook鉤子函式的簡單理解
回撥函式callback:所呼叫函式執行完,之後呼叫的函式 鉤子函式hook:訊息到達目的地之前,進行攔截,處理訊息 簡單理解: Scrapy中就有使用: 回撥函式,Request執行完下載流程之後,呼叫parse函式來解析頁面 Request(url, callback=s
C++ string成員函式和cstring庫函式
首先是C字串: C 庫函式 - strcmp() 比較2個C字串的字典序大小 描述 C 庫函式 int strcmp(const char *str1, const char *str2) 把 str1 所指向的字