tensorflow中的tf.nn這類函式

阿新 • • 發佈：2018-12-30

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None)
計算對數和標籤之間的稀疏softmax交叉熵。

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None)

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input：指需要做卷積的輸入影象，

import tensorflow as tf src_vocab_size = 10 src_embed_size = 5 source = [1,3] with tf.variable_scop

先解釋一下tf.nn.conv2d函式：tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)：給定一個input的張量[batch,

AC -- 輸出 array 全連接 spa () 激活 odin 一：適用範圍：　　tf.nn.dropout是TensorFlow裏面為了防止或減輕過擬合而使用的函數，它一般用在全連接層二：原理：　　dropout就是在不同的訓練過程中隨機扔掉一部分神經元。也就是

tf.expand_dims()(維度擴充套件)函式用法 tf.expand_dims(input,position,name) 其中input就是要擴充套件的變數，position就是選擇在那個位置上擴充套件維度，如果input原來是3維的，那麼p

tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 此函式是為了防止在訓練中過擬合的操作，將訓練輸出按一定規則進行變

white 交叉 none padding tomat ros true const cross 在計算loss的時候，最常見的一句話就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ，那麽它到底是怎麽做的呢？首先明確一點，loss是代

tensorflow的程式中,在main函式下,都是使用tf.app.run()來啟動檢視原始碼可知,該函式是用來處理flag解析，然後執行main函式，那麼flag解析是什麼意思呢？諸如這樣的： # tensorflow/tensorflow/python/platform/d

1.tf.nn.l2_normalize tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 上式： x為輸入的向量； dim為l2範化的維數，dim取值為0或0或1； eps

一、tf.shape(a) 和 a.get_shape()比較相同點：都可以得到tensor a 的尺寸不同點：tf.shape(a)中a資料的型別可以是tensor,list,array,而a.get_shape()中的a的資料型別必須是tensor,且返回的是一個t

tensorflow中tf.random_normal和tf.truncated_normal的區別原創 2017年06月24日 15:31:01 9322 1、tf.truncated_normal使用方法 tf

一般來說，tf.layers.dense()多用於CNN網路搭建時搭建全連線層使用。但在RNN網路搭建，特別是涉及到用RNN做分類時，tf.layers.dense()可以用作RNN分類預測輸出。分類預測輸出一般形式：其中n_hidden為RNN cell的uni

在唐宇迪之tensorflow學習筆記專案實戰（LSTM情感分析）一文中，連結地址如下https://blog.csdn.net/liushao123456789/article/details/78991581。對於tf.nn.dynamic_rnn處理過程的程式碼如下，但

tf.concat是連線兩個矩陣的操作 tf.concat(concat_dim, values, name='concat') 除去name引數用以指定該操作的name，與方法有關的一共兩個引數：第一個引數concat_dim：必須是一個數，表明在哪一維上連

value：指需要做卷積的輸入影象，要求是一個4維Tensor，具有[batch, height, width, channels]這樣的shape，具體含義是[訓練時一個batch的圖片數量, 圖片高度, 圖片寬度, 影象通道數] filters：

三個月沒更新了啊，回來更一發～～ csdn上主要講一些coding過程中遇到的函式，問題，解決方案。偏實踐另外，如果你想看一些理論方面的東西，歡迎加我的知乎知乎主頁 csdn私信幾乎不看，有問題交流可以發郵箱：[email protected]或者知乎私

基於騰訊雲開發者實驗室 import tensorflow as tf a = tf.constant([1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 2 13:23:27 2018 @author: myh

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 2 13:23:27 2018 @author: myha