TensorFlow 常见函数

最新推荐文章于 2024-09-07 22:06:23 发布
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本文详细解析了 TensorFlow 中的 reduce_mean 函数，通过一个矩阵示例展示了如何使用该函数来计算平均值，以及如何指定轴进行操作。reduce_mean 函数在深度学习和机器学习中用于数据预处理和模型训练。

1 tf.reduce_mean

f.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)

实际就是直接求平均值。
比如有个矩阵：

x =
[[1, 2, 3]
[4, 5, 6]]

则当：

mean_none = tf.reduce_mean(x)
mean_0 = tf.reduce_mean(x, 0)
mean_1 = tf.reduce_mean(x, 1)

结果为：

mean_none=3.5
mean_0=[2.5, 3.5, 4.5]
mean_1=[2.0, 5.0]
TensorFlow常见函数解析
夜阑寄语
06-04 403
1、tf.slice(input, begin, slice_dimension) ···· import tensorflow as tf a = tf.constant([[1, 2, 3], [-1, -2, -2], [3, 2, 1]]) sess = tf.InteractiveSession() b = tf.slice(a, [1, 0], [2, 3]) #[1, 0]表示从矩阵...
Tensorflow常见函数查询(一)
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本文主要记录本人在学习Tensorflow框架时查询的相关的函数，方便以后查询。函数具体使用方法请进入相关链接进行查看： 1、tf.truncated_normal_initializer() 从截断的正态分布中输出随机值 https://blog.youkuaiyun.com/u011851421/article/details/82993389 2、tf.random_normal_initialize...
TensorFlow常见函数用法
阳光非宅男的博客
06-04 1191
一、tf.stack()矩阵拼接函数，即将秩为 R 的张量列表堆叠成一个秩为 (R+1) 的张量。 axis=0在横轴上进行合并，axis=1 代表在纵轴上进行合并 将 values 中的张量列表打包成一个张量，该张量比 values 中的每个张量都高一个秩，通过沿 axis 维度打包。给定一个形状为(A, B, C)的张量的长度 N 的列表； 如果 axis == 0，那么 outpu...
python tensorflow常见函数
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函数1：限制范围 功能：限制范围在0,1之间，大于1置为1，小于0置为0 a = tf.clip_by_value(3,0,1) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a)) 输出：1
TensorFlow常见函数
风轻云淡
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第一次开始接触tensorflow，据说这个工具很强大，分装了很多算法，而且只需要设计正向传播函数，逆向传播框架自己会求，在学习神经网络上很方便和快捷。下面介绍我的第一个tensorflow程序。以及tensorflow常见的函数：...
Tensorflow常用函数汇总_tensorflow函数
2401_86372166的博客
09-07 1613
操作描述返回一个用于寄存op类型的梯度函数的装饰器设置操作节点类型op_type的节点没有指定的梯度返回一个用于寄存op类型的shape函数的装饰器表示tensor的shape与other合并shape信息，返回一个TensorShape类与other的维度相连结返回tensor的rank返回tensor的维度以list的形式返回tensor的shape判断shape是否为兼容TensorShape(None)与其他任何shape值兼容判断dims是否为兼容。
Tensorflow 常见函数说明
LaineGates的专栏
12-18 1292
常见参数说明 epoch：整个数据集，通常几个epoch，就会完整跑几轮数据集（但随机取样时不一定会全用） batch:一次训练的数据集大小，常见的128,256,… learning rate:学习速度 常见函数说明 获取shape值 a = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32) print(a.shape) p...
Tensorflow常见激活函数 -- Tensorflow自学笔记10
pisceshsu的博客
09-01 740
Tensorflow常见激活函数
TensorFlow常用的函数
人生百态361
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1.TensorFlow的算术操作 tf.add(x, y, name=None) # 求和 tf.sub(x, y, name=None) # 减法 tf.mul(x, y, name=None) # 乘法 tf.div(x, y, name=None) # 除法 tf.mod(x, y, name=None) # 取模 tf.abs(x, name=None) # 求绝对值 tf.neg(...
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01-24 1988
TensorFlow基础函数语句，入门须知
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03-31
根据给定文件的信息，本文将深入探讨TensorFlow中的一些核心概念和常用函数，特别是与算术操作、张量处理及数据类型转换相关的功能。TensorFlow作为一款强大的机器学习框架，其设计之初便考虑到了分布式计算的需求，...
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tensorflow常见函数
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### TensorFlow常见函数列表及说明 #### pad操作 `tf.pad()` 函数用于在张量的不同维度上增加填充。此操作对于卷积网络或自然语言处理任务至关重要[^1]。 ```python import tensorflow as tf paddings = [[1, 1], [2, 2]] tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) result = tf.pad(tensor=tensor, paddings=paddings, mode='CONSTANT', constant_values=0) print(result.numpy()) ``` #### 创建常量张量 通过 `tf.constant()` 可创建一个具有特定值和形状的常量张量。如果提供的是单个数值，整个张量将被该值填满；如果是列表形式的数据，则会依据给定的形状依次填充这些值，当列表长度不足时，默认用最后一位元素补充剩余位置[^2]。 ```python constant_tensor_1d = tf.constant([1., 2., 3.]) constant_tensor_2d = tf.constant(7, shape=[2, 3]) print(constant_tensor_1d.numpy()) print(constant_tensor_2d.numpy()) ``` #### 数据集迭代器设置 利用 `tf.keras.utils.OrderedEnqueuer` 类可以在每个训练周期结束(`on_epoch_end`)后调整数据加载方式，比如开启多进程读取或者打乱样本顺序等[^3]。 ```python from tensorflow.keras.utils import OrderedEnqueuer sequence = ... # 定义自己的Sequence对象 enqueuer = OrderedEnqueuer(sequence, use_multiprocessing=True, shuffle=True) # 后续调用 enqueuer.start() 和获取 batch 的逻辑... ``` #### 改变张量形状 借助于 `tf.reshape()` 方法能够灵活改变输入张量的空间结构而不影响原始数据内容。只需指定新的目标尺寸即可完成转换过程[^4]。 ```python original_tensor = tf.random.uniform((2, 3)) reshaped_tensor = tf.reshape(original_tensor, [-1]) print('Original:', original_tensor.shape) print('Reshaped:', reshaped_tensor.shape) ```
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