[TensorFlow] demo1 tf.square 函数

最新推荐文章于 2023-06-16 00:26:43 发布
原创 最新推荐文章于 2023-06-16 00:26:43 发布 · 1.9k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

tensorflow/python/ops/math_ops.py.

就是求平方的函数库

【 MATLAB 】信号处理工具箱的信号产生函数之 square 函数简记
Reborn Lee
09-26 5394
因为案例需要，所以这里先看一下linspace这个函数的用法： y = linspace(x1,x2)； 均匀产生位于x1 到 x2 之间的100个点； y = linspace(x1,x2,n)； 均匀产生位于x1 到 x2 之间的n个点。 x = square(t) generates a square wave with period 2π for the eleme...
【tensorflow.js学习笔记（1）】tf.js环境搭建及曲线拟合例子
orangecsy的博客
04-27 5964
月初TensorFlow开发者大会上，谷歌正式发布了TensorFlow的JS版本tensorflow.js，并演示了几个很有意思的demo，展现了浏览器环境下也能进行深度学习任务的能力。tensorflowjs利用WebGl加速，在浏览器环境下训练、部署机器学习模型。下面我尝试引入tensorflow.js并运行一个曲线拟合的例子。1、文件形式引入<script src="https://...
tensorflow中title和square
qq_56618414的博客
03-02 317
title的用法： import tensorflow as tf a = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], dtype=tf.float32) a1 = tf.tile(a, [2, 3]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a)) print(sess.run(tf.shape(a))) print(sess.run(a1)) print(sess.run(tf.shape(
Square
weixin_30709929的博客
06-19 274
题目大意： n*n的矩阵，向每一个格填数（square free非平方数），使得每一行每一列的数的乘积相等 分析：这是Orz__Orz__Orz学长的一道鬼畜题 在做这道题之前，我们需要明确几个概念： 矩阵中的主对角线： A，B，C三个字母表示的就是这个矩阵的主对角线 矩阵中的副对角线： E,D,F表示的就是这个矩阵的副对角线 明确了这些之...
Matlab关于Square函数的学习
weixin_63297708的博客
11-09 4154
Square()函数运用理解
Matlab学习笔记：square函数的用法
qq_52284334的博客
05-16 2万+
square函数用于产生周期性矩形脉冲信号 如图 ​ 代码为： t=-10:0.01:10; f_0 = square(t); plot(t, f_0, 'LineWidth', 2); 一般square调用形式为y=square(t,duty) duty指占空比，在这里调用时，可以理解为，在一个周期里幅值为1的脉冲的占比，默认50% 而square函数的默认周期为2*pi 故想要去自己想要的周期则需要先让 2*pi.*t 然后除以你的周期，就可以得到自己想要的周期。 据此可以做出任何自己
Tensorflow 2.x入门教程
「 虚幻私塾」
03-02 1238
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.csdn.net/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.csdn.net/course/detail/35475 目录 前言层次结构概述创建张量计算图自动微分数据输入Numpy构建数据生成器构建数据keras.utils.Sequence搭建模型顺序建模函数式API建模自定义建模损失函数自定义损失函数度量函数函数自定义度量类自定义度量优化器回调函数Tensorboard训练模型model
tensorflow简单的Demo
LOLUN9的博客
03-17 1045
使用tensorflow来进行拟合 import tensorflow.compat.v1 as tf import numpy as np #适应tensorflow2.0版本 tf.compat.v1.disable_eager_execution() #使用numpy生成100个点 x_data = np.random.rand(100) #相当于一条线目标的k为0.1 目标b为0.2...
TensorFlow入门笔记
皓波的博客
07-23 419
本笔记主要是对知乎专栏的TensorFlow教程的一些笔记Part1 求N元一次方程​ 首先根据TensorFlow官网下载、安装TensorFlow，我安装在服务器上，用来跑一些简单的程序，Mac的空间不是很充足，而且阿里云的镜像下载速度很快。​ 接下来首先计算N元一次方程，其实就是很典型的回归问题，拟合一条直线，一些基本的东西： 通常y=wx+b=[b, w] * [1, x]
Keras(八)实战自定义损失函数、DenseLayer
TFATS的博客
12-02 1559
本文将介绍如下内容： 自定义损失函数 自定义DenseLayer 一，自定义损失函数 1，在TF中实现自定义损失函数 在TF中实现的demo如下： import tensorflow as tf import numpy as np y_pred = np.array([1,4,3,2,6,5,9]) y_true = np.array([1,4,3,2,1,4,9]) print(tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))) # ---output--
tf.square(x, name=None)
qq_36418153的博客
12-20 504
tf.square(x, name=None) 对x内的所有元素进行平方操作 import tensorflow as tf x=[1,3] y=tf.square(x) with tf.Session() as sess: print(sess.run(y)) 结果如下: C:\Users\JIN\Anaconda3\python.exe D:/tensorflow练习/练习.py 2...
tf.square()
u013049912的博客
06-21 701
https://blog.csdn.net/weixin_41393000/article/details/80883047
MATLAB生成周期方波信号：square 函数使用简记
热门推荐
aixdm的博客
07-09 3万+
MATLAB-square 函数使用简记： square函数用于生成周期方波信号，其调用语法如下。 1.f=square（a*t）：生成指定周期、峰值为±1的周期方波，常数a为信号时域尺度因子，用于调整信号周期。当a=1时，周期为2pi、峰值为±1的周期方波。 2.f=square（a*t，duty）：生成指定周期、峰值为±1的周期方波信号。duty为信号占空比，即一个周期内信号为正的部分所占的比例，取值为（0，100）. 个人验证错误程序示例： 程序个人验证时横轴无法得到周期2pi，后经检查发现是plo
信号的产生——方波函数：矩形波square
yishuihanq的博客
05-05 1万+
在 Matlab 中，使用函数 square 可以得到方波信号。。。使用MATLAB产生常用的基本信号、绘制信号波形、实现信号的基本运算，为信号分析和系统设计奠定基础。MATLAB提供了许多的函数用于产生常用的基本信号，如阶跃信号、脉冲信号、指数信号、正弦信号和周期矩形波信号等。这些基本信号时信号处理的基础。
tf.square()用法
qq_39894692的博客
11-20 8870
照例，感谢：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/math/square tf.math.square(     x,     name=None )  功能：计算元素x的平方 Args: x: A Tensor or SparseTensor. Must be one of the following types: half, ...
tf.square()、tf.pow()、tf.math.pow()函数介绍和示例
wk的博客
09-07 1万+
tf.square()、tf.pow()、tf.math.pow()函数介绍和示例 1. tf.square() 释义：对各元素求平方 示例： import tensorflow as tf X = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float32, name=None) Y = tf.square(X) # 平方操作 with tf.Ses...
【编程语言 · C语言 · 函数】
一如老师
06-16 4429
有些变量可以在所有代码文件中使用，有些变量只能在当前的文件中使用，有些变量只能在函数内部使用，有些变量只能在 for 循环内部使用。在调用函数时, 大多数情况下，主调函数和被调函数之间有数据传递关系，这就是有参数的函数形式。注意，即使在sum_up中更改了参数x的值，也不会更改main()中参数x的值，因为仅将其值(副本)传递到了参数x中。变量的作用域由变量的定义位置决定，在不同位置定义的变量，它的作用域是不一样的。实际变量未传递到函数中，因此函数内修改参数的值不会更改到外部对应变量的值。
TensorFlow2.1中计算平方函数的tf.square()的用法
进击的Explorer
03-26 7223
功能：计算元素x里每一个元素的平方 tf.math.square ( x, name=None ) 参数说明： x - 一个张量或者是稀疏张量。必须是下列类型之一：half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128. name - 操作的名字 (可选参数). 示例如下： import tensorflow a...
测试tensorflow1.x和2.x的demo 环境提供一下
最新发布
06-24
<think>我们参考用户提供的引用内容，特别是引用[1]和引用[2]，它们提到了TensorFlow2.0的安装和特性。用户需要配置TensorFlow1.x和2.x的demo测试环境。我们可以通过以下步骤来实现：1.**安装CUDA和CUDNN**：因为TensorFlowGPU版本需要CUDA和CUDNN的支持。根据引用[1]，我们需要先安装CUDA和CUDNN，并且提供了Win10和Linux的安装方法。2.**安装Anaconda**：Anaconda可以方便地创建和管理不同的Python环境，这对于同时配置TensorFlow1.x和2.x的环境非常有用。引用[1]同样提到了Win10和Linux下安装Anaconda。3.**使用conda创建虚拟环境**：我们可以为TensorFlow1.x和2.x分别创建独立的虚拟环境，避免版本冲突。4.**安装TensorFlow**：在各自的虚拟环境中安装指定版本的TensorFlow。注意，TensorFlow1.x和2.x的安装命令不同，并且需要对应版本的CUDA和CUDNN。下面我们详细说明配置步骤：###步骤1：安装CUDA和CUDNN-**Windows10**：1.下载对应版本的CUDAToolkit（例如TensorFlow1.x可能需要CUDA10.0，而TensorFlow2.x可能需要CUDA10.1或11.0，具体版本需根据TensorFlow版本要求选择）。2.安装CUDAToolkit，按照默认选项即可。3.下载与CUDA版本匹配的CUDNN，解压后将bin、include、lib文件夹中的内容复制到CUDA安装目录（如`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.0`）对应文件夹中。-**Linux**：1.同样下载对应版本的CUDAToolkit，例如使用runfile安装。2.安装完成后，设置环境变量。3.下载匹配的CUDNN，解压后复制到CUDA安装目录。具体版本对应关系可参考TensorFlow官方文档。###步骤2：安装Anaconda-从Anaconda官网下载安装包，按照步骤安装即可。###步骤3：创建虚拟环境我们可以创建两个虚拟环境，一个用于TensorFlow1.x，一个用于TensorFlow2.x。例如，创建TensorFlow1.15环境的命令：```bashcondacreate-ntf1python=3.7```创建TensorFlow2.x环境的命令（以2.3.0为例）：```bashcondacreate-ntf2python=3.8```###步骤4：安装TensorFlow-在tf1环境中安装TensorFlow1.15（GPU版本）：```bashcondaactivatetf1pipinstalltensorflow-gpu==1.15```注意：TensorFlow1.15需要CUDA10.0和CUDNN7.6。-在tf2环境中安装TensorFlow2.3.0（GPU版本）：```bashcondaactivatetf2pipinstalltensorflow==2.3.0```注意：TensorFlow2.3.0需要CUDA10.1和CUDNN7.6。如果使用CPU版本，则不需要安装CUDA和CUDNN，直接安装TensorFlow的CPU版本即可：```bashpipinstalltensorflow==1.15#对于tf1环境pipinstalltensorflow==2.3.0#对于tf2环境```###验证安装在每个环境中运行Python，输入以下代码验证：```pythonimporttensorflowastfprint(tf.__version__)```对于TensorFlow1.x，可以运行一个简单的Session：```pythonimporttensorflowastfhello=tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess=tf.Session()print(sess.run(hello))```对于TensorFlow2.x，可以运行：```pythonimporttensorflowastfprint(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000,1000])))```###注意事项-确保CUDA和CUDNN的版本与TensorFlow版本匹配，具体匹配关系请参考TensorFlow官方文档。-如果同时安装了多个CUDA版本，可以通过环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`或修改系统路径来控制使用的版本。通过以上步骤，就可以配置好TensorFlow1.x和2.x的demo测试环境了。§§相关问题§§1.TensorFlow1.x和2.x的主要区别是什么？2.如何在同一个系统中管理多个CUDA版本？3.如何验证TensorFlow是否成功使用了GPU？</think>### TensorFlow 1.x 和 2.x 的 Demo 测试环境配置指南 配置 TensorFlow 的测试环境需按以下步骤操作： #### 1. **安装 CUDA 和 cuDNN**（GPU 版本必需） - **Windows/Linux 安装**： ```bash # 下载对应版本的 CUDA Toolkit（如 CUDA 10.0 对应 TF1.x，CUDA 11.x 对应 TF2.x） # 下载匹配的 cuDNN 库，解压后复制到 CUDA 安装目录 ``` > 引用[1]详细说明：[Win10/Linux安装CUDA+CUDNN教程](https://example.com/cuda_install)[^1] #### 2. **安装 Anaconda 环境管理器** - **Windows**： ```bash # 下载 Anaconda3 Windows Installer ``` - **Linux**： ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh ``` > 引用[1]包含详细步骤：[Win10/Linux安装Anaconda指南](https://example.com/anaconda_install)[^1] #### 3. **创建独立虚拟环境** ```bash # 创建 TF1.x 环境（Python 3.6） conda create -n tf1 python=3.6 # 创建 TF2.x 环境（Python 3.8） conda create -n tf2 python=3.8 ``` #### 4. **安装 TensorFlow** ```bash # TF1.x 环境（如 1.15） conda activate tf1 pip install tensorflow-gpu==1.15 # GPU版本 # 或 pip install tensorflow==1.15 # CPU版本 # TF2.x 环境（如 2.8） conda activate tf2 pip install tensorflow # 默认最新GPU版本 ``` #### 5. **验证安装** ```python # TF1.x 验证 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello TF1!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) # TF2.x 验证 print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))) ``` #### 6. **环境切换** ```bash # 使用 TF1.x 环境 conda activate tf1 # 使用 TF2.x 环境 conda activate tf2 ``` > **关键注意**： > - GPU 版本需严格匹配 [CUDA/cuDNN 版本](https://www.tensorflow.org/install/source) > - TF1.x 使用静态计算图（需 `tf.Session()`），TF2.x 默认启用动态计算图（Eager Execution）[^2] > - 可使用 `docker commit` 打包环境镜像[^3]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值