tf.ones_like() tf.zeros_like()用法

阿新 • • 發佈：2018-11-07

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，其所有元素為1和0

tensor=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 
x = tf.ones_like(tensor) 
print(sess.run(x))

#[[1 1 1],
# [1 1 1]]

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

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

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

tf.gather(等待被取元素的張量，索引) tf.gather根據索引，從輸入張量中依次取元素，構成一個新的張量。索引的維度可以小於張量的維度。這時，取張量元素時，會把相應的低維當作一個整體取出來。例如假設輸入張量 [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9

版權宣告：本文為博主原創文章，歡迎轉載，請標明出處。 https://blog.csdn.net/cc1949/article/details/78422704 tf.transpose函式中文意思是轉置，對於低維度的轉置問題，很簡單，不想討論，直接轉置就好（大家看下面文件，一看就懂）。 &

對tensorflow中張量tensor的理解：一維張量：如a=[1., 2., 3., 0., 9., ]，其shape為(5,)，故當我們選擇維度0時（張量的維度總是從第0個維度開始），實際上是在a的最外層括號上進行操作。我們畫圖來表示：二維張量：如b=[

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.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

numpy.ones_like(),numpy.zeros_like() >>> x = np.arange(6) >>> x = x.reshape((2, 3)) >>> x array([[0, 1, 2], [3, 4,

官網的解釋和例子實在是wast time，不用去看它了。 import tensorflow as tf a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) with

tf.add_n([p1, p2, p3…])函式是實現一個列表的元素的相加。就是輸入的物件是一個列表，列表裡的元素可以是向量，矩陣，等例如： import tensorflow as tf; import numpy as np; input1 = tf

一、環境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 Python 3.6.3 二、官方說明 tf.cast 或 tf.dtypes.cast 將輸入張量轉換資料型別 tf.dtypes.cast( x, dtype,

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.transpose函式的用法 2017年06月16日 19:13:29 UESTC_C2_403 閱讀數：24768更多個人分類： tensorflow用法 tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n

轉載部落格：http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 在計算loss的時候，最常見的一句話就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那麼它到底是怎麼做

import tensorflow as tf import numpy as np A = tf.Variable(tf.ones([2,2]), dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: sess.ru

轉自：https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/73187915tf.nn.in_top_k組要是用於計算預測的結果和實際結果的是否相等，返回一個bool型別的張量，tf.nn.in_top_k(prediction

cas targe art arc tail cnblogs hive ive lan tf.cond ：http://blog.csdn.net/m0_37041325/article/details/76908660 matplotlib http://www.cnbl

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.

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