tf.strided_slice函式

阿新 • • 發佈：2018-11-13

在keras_yolo中model函式下的yolo_head下：grid_shape = K.shape(feats)[1:3]
grid_shape：
<tf.Tensor ‘strided_slice:0’ shape=(0,) dtype=int32>
cifar10的例子中也有。

在keras_yolo中model函式下的yolo_head下：grid_shape = K.shape(feats)[1:3] grid_shape： <tf.Tensor ‘strided_slice:0’ shape=(0,) dtype=int32> cifar10的例子中也有。具體參

在keras_yolo中model函式下grid_shape = K.shape(feats)[1:3] grid_shape： <tf.Tensor ‘strided_slice:0’ shape=(0,) dtype=int32> cifar10

最近在處理遙感影象的時候要用到tensorflow的tf.strided_slice函式，下面是我的理解：附檢驗程式碼：import tensorflow as tf data = [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4,

tensorflow由於構建的是靜態圖，所以導致在tf.Session().run()之前是沒有實際值的，因此，在網路搭建的時候，是不能對tensor進行判值操作的，即不能插入if…else…之類的程式碼。第二，相較於numpy array，Tensorflow中對tensor的操作介面靈活

Welcome To My Blog tf.strided_slice( input_, begin, end ) 提取張量的一部分 1. 一個維度一個維度地看:begin 加 stride,直到二者的和大於等於end 2. [begin,end),左閉右開 3. 清楚各個維度指

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）。 &

**tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 函式的主要功能是實現從正態分佈中輸出隨機值引數的意義： shape: 一維的張量，也是輸出的張量。 m

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=[

tf.py_func(func, inp, Tout) 在這裡第一個引數是核心，也就是一個使用者自定義的函式，輸入是numpy array,輸出也是numpy array，在該函式中，使用者可以自由的使用numpy 操作第二個引數是inp,是func函式接受的輸入，是一個列表。第三個

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

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

tf.sigmoid 函式 tf.sigmoid函式具有以下所列的別名： tf.nn.sigmoid tf.sigmoid sigmoid( x, name=None ) 定義在：tensorflow/python/ops/math_ops.py。

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.squared_difference函式 From: https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-o6al2mig.html squared_difference( x, y, nam

Update tf.stride_slice(data, begin, end) tf.slice(data, begin, end) 和tf.slice的區別是slice的end索引是閉區間，stride_slice的end索引是開區間，所以一個截掉最後一列(remove

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

例項程式碼 import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' state = tf.Variabl

# coding=utf-8 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只顯示 warning 和 Error #### Libraries # Standard library import pickle

tf.nn.conv2d函式：該函式是TensorFlow裡面實現卷積的函式。函式形式： tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None,