TensorFlow函式之value()
eval()函式是對一個張量的操作。
假設有一個tensor a,對tensor使用eval()函式:a.eval()等價於Session.run(a)。
下邊列舉一個簡單關於eval和run的例子:
import tensorflow as tf
v = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
print(v.eval()) # 等價於下邊程式碼的sess.run(v)
import tensorflow as tf v = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) sess = tf.Session() print(sess.run(v)) # 等價於上邊程式碼的v.eval() sess.close()
兩個程式碼輸出均為:
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]]
相關推薦
TensorFlow函式之value()
eval()函式是對一個張量的操作。 假設有一個tensor a,對tensor使用eval()函式:a.eval()等價於Session.run(a)。 下邊列舉一個簡單關於eval和run的例子: import tensorflow as tf v = tf.con
TensorFlow函式之tf.nn.relu()
tf.nn.relu()函式是將大於0的數保持不變,小於0的數置為0,函式如圖1所示。 ReLU函式是常用的神經網路啟用函式之一。 圖1 ReLU函式影象 下邊為ReLU例子: import tenso
TensorFlow函式之tf.constant()
tf.constant()可以實現生成一個常量數值。 tf.constant()格式為: tf.constant(value,dtype,shape,name) 引數說明: value:常量值 dtype:資料型別 shape:表示生成常量數的維度 nam
TensorFlow函式之tf.random_normal()
tf.trandom_normal()函式是生成正太分佈隨機值 此函式有別於tf.truncated_normal()正太函式,請參考本部落格關於tf.truncated_normal()函式的介紹 (TensorFlow函式之tf.truncated_normal()) tf.ra
TensorFlow函式之tf.truncated_normal()
tf.truncated_normal()函式是一種“截斷”方式生成正太分佈隨機值,“截斷”意思指生成的隨機數值與均值的差不能大於兩倍中誤差,否則會重新生成。 此函式有別於tf.random_normal()正太函式,請參考本部落格關於tf.random_normal()函式的介紹 (Ten
TensorFlow函式之tf.clip_by_value()
tf.clip_by_value()函式可以將一個張量中的數值限制在一個範圍之內。 下邊通過簡單的例子說明次函式的用法: import tensorflow as tf v = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) print(tf.
TensorFlow函式之tf.nn.conv2d()(附程式碼詳解)
tf.nn.conv2d是TensorFlow裡面實現卷積的函式,是搭建卷積神經網路比較核心的一個方法。 函式格式: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu = Noen, name = Non
TensorFlow函式之 tf.contrib.layers.flatten()
tf.contrib.layers.flatten(A)函式使得P保留第一個維度,把第一個維度包含的每一子張量展開成一個行向量,返回張量是一個二維的,返回的shape為[第一維度,子張量乘積)。 一般用於卷積神經網路全連線層前的預處理,因為全連線層需要將輸入資料變為一個向量,向量大小為[batc
TensorFlow函式之tf.train.exponential_decay()
tf.train.exponential_decay實現指數衰減率。通過這個函式,可以先使用較大的學習率來快速得到一個比較優的解,然後隨著迭代的繼續逐步減小學習率,使得模型在訓練後期更加穩定。 tf.train.exponential_decay格式: tf.train.
TensorFlow函式之tf.train.ExponentialMovingAverage()
tf.train.ExponentialMovingAverage來實現滑動平均模型。 格式: tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_step) 引數說明: 第一個引數:decay,衰減率,一般設定接近1的數。 第二
tensorflow常用函式之tf.nn.softmax
關於softmax的詳細說明,請看Softmax。 通過Softmax迴歸,將logistic的預測二分類的概率的問題推廣到了n分類的概率的問題。通過公式 可以看出當月分類的個數變為2時,Softmax迴歸又退化為logistic迴歸問題。
玩玩機器學習4——TensorFlow基礎之啟用函式
啟用函式(activation function)執行時啟用神經網路中某一部分神經元,將啟用資訊向後傳入下一層的神經網路。神經網路之所以能解決非線性問題(如語音、影象識別),本質上就是啟用函式加入了非線性因素,彌補了線性模型的表達力,把“啟用的神經元的特徵”通過
Tensorflow函式用法之tf.argmax
tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引號,如果vector是一個向量,那就返回一個值,如果是一個矩陣,那就返回一個向量,這個向量的每一個維度都是相對應矩陣行的最大值元素的索引號。 import tensorflow as tf imp
Tensorflow學習之tf.cast型別轉換函式
tf.cast(x, dtype, name=None) //此函式是型別轉換函式,把x的型別轉換成dtype指定的型別 Args: x: A Tensor or SparseTensor. dt
TensorFlow實戰之Softmax Regression識別手寫數字
一次 說明 基本 過度 pro 分類函數 數值 fun nump 關於本文說明,本人原博客地址位於http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文來自筆者於2018年02月21日 23:10:04所撰寫內容(http://blog.csdn.
TensorFlow實戰之實現AlexNet經典卷積神經網絡
ima 數據集 cross 輸出結果 運行 article 像素 ons 做了 本文已同步本人另外一個博客(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347) 本文根據最近學習
tensorflow學習之路---解決過擬合
應該 神經元 drop 想去 var ram 常用 圖片 result ‘‘‘ 思路:1、調用數據集 2、定義用來實現神經元功能的函數(包括解決過擬合) 3、定義輸入和輸出的數據4、定義隱藏層(函數)和輸出層(函數) 5、分析誤差和優化數據(改變權重)6、執行神經網絡 ‘‘
tensorflow學習之路----保存和提取數據
work flow pri works var save lob spa pan #保存數據註意他只能保存變量,不能保存神經網絡的框架。#保存數據的作用:保存權重有利於下一次的訓練,或者可以用這個數據進行識別#np.arange():arange函數用於創建等差數組,使用頻
tensorflow學習之路-----卷積神經網絡個人總結
16px 給定 span 參數 隱藏 最大 ros 計算 softmax 卷積神經網絡大總結(個人理解) 神經網絡 1、概念:從功能他們模仿真實數據 2、結構:輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層要有的參數:權重、偏置、激勵函數、過擬合 3、功能:能通過模仿,從而學到事件
首次執行 tensorflow 專案之 vgg 網路
首次執行 tensorflow 專案之 vgg 網路 文章目錄 1. 下載所需檔案 2. 在 pycharm 中開啟專案 3. 為專案設定 python 編譯器 4. 除錯程式碼 1. trai