biubiubiu888的博客

 目录１．numpy.ndarray.tobytes ２．存数据：tf.train.Example tf协议缓冲区3. 用mnist数据集制作.tfrecord文件:4. 读数据：4中Iterator     4.1 Dataset 和 Iterator 的关系4.2 一次性水管，单次 Iterator4.3 可以定制的水管，可初始化的 Iterator4....

    本文以mnist数据集为例。estimator通常是和tf的dataset一起使用，故先制作tfrecord文件，在使用estimator进行测试。文章结构:1.文件目录2. 制作tfrecord文件3.使用estimator训练模型4.tf.estimator.Estimator()参数介绍:文件目录:         data目录下存放mnist数据集，...

参考:1. TensorFlow: Shapes and dynamic dimensions一文中，对张量的静态和动态维度做了描述。使用tf.get_shape()获取静态维度 使用tf.shape获取动态维度 如果你的placeholder输入的维度都是固定的情况下，使用get_shape()。但是很多情况下，我们希望想训练得到的网络可以用于任意大小的图像，这时你的placehol...

def layer_norm_compute_python(x, epsilon, scale, bias): mean = tf.reduce_mean(x, axis=[-1], keep_dims=True) variance = tf.reduce_mean(tf.square(x - mean), axis=[-1], keep_dims=True) norm_...

1. tf.Variable与tf.get_variabletensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制，在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量，而不需要将变量通过参数的形式到处传递。 TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的。 当然，变量也可以通...

目录 1.使用方法2.未指定sequence_length2.1 tensorflow LSTM_cell原理2.2 tensorflow中LSTM的前向传播2.3 用numpy来验证tensorflow中  tf.nn.rnn_cell.LSTMCell的前向传播3. 指定sequence_length时4. 动态双向rnn 1.使用方法参考：http...

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 目录１．tf.identify()与 tf.assign_add２．tf.control_dependencies３．tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer 4.    tf.truncated_normal()１．tf.identify()与 tf.assign_add先解释tf.identify()：im...

1. tf.assign()函数说明:def assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None): """Update 'ref' by assigning 'value' to it. This operation outputs a Tensor that holds the new valu...

1. dataset.make_one_shot_iterator()import tensorflow as tfdataset = tf.data.Dataset.range(10)# 也可以是.repeat(-1)dataset = dataset.map(lambda x:x+2).repeat(3).batch(4)iterator = dataset.make_one_s...