tensorflow 中tf.expand_dims函式用法

阿新 • • 發佈：2019-01-01

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position有四個數字（0，1，2，3）可以選擇可以理解為插空位擴充套件

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.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

tf.random_uniform((6, 6), minval=low,maxval=high,dtype=tf.float32))) 返回6*6的矩陣，產生於low和high之間，產生的值是均勻分佈的。 import tensorflow as tf

Ingredient： tf.control_dependencies()函式是用來控制計算流圖的，也就是給圖中的某些計算指定順序。有的時候我們想要指定某些操作執行的依賴關係，比如想要讓引數先更新，

下面介紹 tf.app.flags.FLAGS 的使用，主要是在用命令列執行程式時，需要傳些引數，程式碼如下：新建一個名為：app_flags.py 的檔案。 #coding:utf-8 # 學習使用 tf.app.flags 使用，全域性變數 # 可以再命令列中執行也

一個工程中用到，乍一看很簡單，給了下標直接就能從佇列中切出資料來，但是掃一眼help給的高階用法反而有點懵，所以寫了個demo。 demo1：正常單軸用法，只要給出下標就能切資料 import tensorflow as tf sess = tf.Session()

tf版本：1.5.0 concat官方定義 Args: values: A list of Tensor objects or a single Tensor. 單個張量或是一個關於張量的

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

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

tile函式位於python模組 numpy.lib.shape_base中，他的功能是重複某個陣列。比如tile(A,n)，功能是將陣列A重複n次，構成一個新的陣列，我們還是使用具體的例子來說明問題 ①先來引入numpy下的所有方法 from numpy import *

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

使用matlab來實現: clear all;close all; clc; % 第一組資料 mul=[0,0]; % 均值 S1=[.1 0;0 .1]; % 協方差 data1=mvnrnd(mul, S1, 100); % 產生高斯分佈資料 % 第二組資料 mu2=[1.25 1.25

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

import tensorflow as tf t = tf.constant([[1, 1, 1, 0], [2, 2, 0, 0], [3, 0, 0, 0], [4, 0, 0,

from: 說明：關於 tf.pad(...) 函式網上的解釋和官網都讓你看不懂，自己理解整理如下，希望可以幫到需要的人，以下內容只關注0擴充套件邊界函式原型： tf.pad(input, paddings, name=None) input : 代表輸入張量 paddi

常見的一種應用場景：條件：假設A的shape為[4, 2]，B的shape為[5, 2] 目的：實現A中的每一行, 減去B中的所有行（broadcast操作）。實現： A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape變為[4,

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，

Python中的join跟Perl中的join在功能上有一點相似。Python中，join用於實現序列或者集合的合併，而且可以指定合併時候元素之間的間隔符號。此外，還能夠將字串作為一個物件對每個可切片元素進行合併。先看一下對字串的合併。 [em

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

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(記為f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(記為f3),以及 tf.nn.softmax_cros