tf.squared_difference函式
tf.squared_difference函式
From: https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-o6al2mig.html
squared_difference(
x,
y,
name=None
)
請參閱指南:數學>基本數學函式
返回(x - y)(x - y)元素。
注意:SquaredDifference 支援廣播。
函式引數:
- x:為一個 Tensor;必須是下列型別之一:half,bfloat16,float32,float64,int32,int64,complex64 或者 complex128。
- y:為一個 Tensor;必須與 x 具有相同的型別。
- name:操作的名稱(可選)。
函式返回值:
tf.squared_difference函式返回一個 Tensor,它與 x 具有相同的型別。
相關推薦
tf.squared_difference函式
tf.squared_difference函式 From: https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-o6al2mig.html squared_difference( x, y, nam
tf.py_func()函式
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
tf.transpose函式的用法講解(多維情況,看似複雜,其實也簡單)
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函式
**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的理解與tf.argmax()函式的用法
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.strided_slice函式
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
tf.py_func函式用來擴充套件tensorflow的靈活性
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
tf.slice()函式用法
import tensorflow as tf t = tf.constant([[1, 1, 1, 0], [2, 2, 0, 0], [3, 0, 0, 0], [4, 0, 0,
tf.cond()函式的用法
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
TensorFlow的tf.random_uniform()函式的用法
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 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。
tf.valuable_scope()函式/類用法
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函式的用法
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
tf.assign()函式簡單解釋
例項程式碼 import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' state = tf.Variabl
Tensorflow 十六 用tf.keras函式重寫Mnist識別
# 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、padding型別SAME和VALID、tf.nn.max_pool函式、tf.nn.dropout函式、tf.nn.softmax函式、tf.reduce_sum函式
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,
tf.random_uniform函式和tf.zeros函式具體用法
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.gather()函式的作用
import tensorflow as tf temp = tf.range(0,10)*10 + tf.constant(1,shape=[10]) temp2 = tf.gather(temp,[1,5,9]) with tf.Session() as sess:
tf.transpose函式的用法
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
python(1):tf.transpose函式
tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose') a是一個張量(Tensor),實際上就是一個數組。 perm是a置換的維度 name是操作的名稱 最後返回一個轉置的張量 影象處理時資料集中儲存資料的形式為:[ch