tf.nn.bias_add

最新推荐文章于 2019-07-16 20:01:00 发布
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分类专栏： Python
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chezhai/article/details/75627789
版权 
import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0])

c = tf.constant([[1., 3., 4.], [2.0, 5., 6,]])

with tf.Session() as sess:

        b = tf.nn.relu(a)

        print(sess.run(b))

        print(sess.run(tf.nn.bias_add(c, [10, 20, 30])))











tf.nn.bias_add(value, bias)
value和bias的列维度相同
上面代码的结果为：

[ 1.  2.]
[[ 11.  23.  34.]
 [ 12.  25.  36.]]













                

        

    

  



    


                



	

		

			

				
					
TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

				
			

			

				

					01-20
				

			

		

		

			
				
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Tensorflow中tf.nn.bias_add()以及tf.add()和tf.add_n的实现

				
			

			

				

					mieleizhi0522的博客
				

				

					05-23
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
tf.nn.bias_add()： 通俗解释：    一个叫bias的向量加到一个叫value的矩阵上，是向量与矩阵的每一行进行相加，得到的结果和value矩阵大小相同。import tensorflow as tf

a=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32)
b=tf.constant([1,-1],dtype=tf.float32)...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
TensorFlow之tf.nn.bias_add()以及如何看张量的行列通道

				
			

			

				

					m0_38027013的博客
				

				

					05-21
					
					1748
					
				

			

		

		

			
				
https://blog.youkuaiyun.com/qq_37174526/article/details/80905693

张量的行、列、通道
[[[1  4]
  [2  5]
  [3  6]]

  [[7 10]
   [8 11]
   [9 12]]]

上图是一个三维张量[2,3,2]，第一个维度是2，于是最外面的中括号里面套了2个子张量，也就是2个3*2的张量，我们把其中一个提取出来...

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow 辨异 —— tf.add(a, b) 与 a+b（tf.assign  与 =）、tf.nn.bias_add 与 tf.add

				
			

			

				

					weixin_30466421的博客
				

				

					03-26
					
					434
					
				

			

		

		

			
				
1. tf.add(a, b) 与 a+b

在神经网络前向传播的过程中，经常可见如下两种形式的代码：


tf.add(tf.matmul(x, w), b)
tf.matmul(x, w) + b


简而言之，就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别，类似的也有，tf.assign 与 =（赋值运算符）的差异。

在计算精度上，二者并没有差别...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
关于tf.nn.dynamic_rnn返回值详解

				
			

			

				

					09-18
				

			

		

		

			
				
`tf.nn.dynamic_rnn`是TensorFlow库中一个用于构建循环神经网络（RNN）的核心函数。这个函数允许我们在处理变长序列数据时动态地计算RNN的步骤，从而避免了固定长度序列处理带来的效率和灵活性问题。在本文中，我们...

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的

				
			

			

				

					09-17
				

			

		

		

			
				
在卷积过程中，`tf.nn.conv2d`的滤波器形状是 `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，而在反卷积的`tf.nn.conv2d_transpose`中，滤波器形状则变成了 `[filter_height, filter_width, out_...

			
		

	





	

		

			

				
					
tf.nn.bias_add和tf.add、tf.add_n

				
			

			

				

					AI-ON
				

				

					04-27
					
					6949
					
				

			

		

		

			
				
tf.add(x,y,name=None)x:a tensor musut be one of                           the following types: half, float32, float64, uint8, int8, int16, int32, int64, complex64, complex128, string.  y: A Tensor. Mu...

			
		

	





	

		

			

				
					
tf.nn.bias_add和tf.add、tf.add_n函数的作用和用法

				
			

			

				

					
				

				

					08-13
					
					2153
					
				

			

		

		

			
				
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38698649/article/details/80100737

tf.nn.bias_add()





    import tensorflow as tf

    a=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32)

    b=tf.constant([1,-1],dty...

			
		

	





	

		

			

				
					
【TensorFlow】tf.nn.bias_add()

				
			

			

				

					McGregorWwww的博客
				

				

					01-14
					
					462
					
				

			

		

		

			
				
 

 将bias矩阵加到value矩阵中

			
		

	





	

		

			

				
					
tensorflow学习笔记（2）：激活函数

				
			

			

				

					qq_39683748的博客
				

				

					11-09
					
					387
					
				

			

		

		

			
				
官方解释：

http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.html

tf.nn.relu(features, name=None)



ReLU由于非负区间的梯度为常数，因此不存在梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem)，使得模型的收敛速度维持在一个稳定状态。

优点： 收敛速度会比 sigmoid/tanh 快...

			
		

	





	

		

			

				
					
【TensorFlow基础】tf.add 和 tf.nn.bias_add 的区别

				
			

			

				

					weixin_30674525的博客
				

				

					08-18
					
					269
					
				

			

		

		

			
				
1. tf.add(x, y, name)

Args:
　　x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `...

			
		

	





	

		

			

				
					
tf.nn.bias_add 激活函数

				
			

			

				

					weixin_30421809的博客
				

				

					07-16
					
					323
					
				

			

		

		

			
				
tf.nn.bias_add(value,bias,data_format=None,name=None)
参数：
value：一个Tensor,类型为float,double,int64,int32,uint8,int16,int8,complex64,或complex128.
bias：一个 1-D Tensor,其大小与value的最后一个维度匹配；必须和value是相同的类型,除非valu...

			
		

	





	

		

			

				
					
(三)Tensorflow神经网络函数:加和矩阵内积

				
			

			

				

					天然玩家的博客
				

				

					09-26
					
					868
					
				

			

		

		

			
				
1 简介



2 功能

			
		

	





	

		

			

				
					
tensorflow bias_add

				
			

			

				

					编程之路
				

				

					06-10
					
					1829
					
				

			

		

		

			
				


import tensorflow as tf

a=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32)
b=tf.constant([1,-1],dtype=tf.float32)
c=tf.constant([1],dtype=tf.float32)

with tf.Session() as sess:
    print('bias_ad...

			
		

	





	

		

			

				
					
tf.nn.conv2d, tf.nn.bias_add, tf.nn.relu的可视化

				
			

			

				

					a857553315的博客
				

				

					06-15
					
					1315
					
				

			

		

		

			
				
学习深度学习很长一段时间的时间了,也学习了CNN网络,可是总是对卷积核的实际计算不是太了解,按照很多的讲解都是讲解padding后能够整除步长的情况,后来发现有时padding在原始图像两个的宽度不一致,所以这次想研究研究到底是怎么实现的.另外根据计算的结果进行了画图研究,这样更加方便于理解.


import tensorflow as tf
input = tf.ones([1, ...

			
		

	





	

		

			

				
					
TensorFlow 从入门到精通（八）：TensorFlow tf.nn.conv2d 一路追查

					
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					卜居
				

				

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读者可能还记得本系列博客（二）和（六）中 tf.nn 模块，其中最关心的是 conv2d 这个函数。


首先将博客（二） MNIST 例程中 convolutional.py 关键源码列出：
  def model(data, train=False):
    """The Model definition."""
    # 2D convolution, with 'SAME' p

			
		

	





	

		

			

				
					
按照TensorFlow2.11的写法修改这段代码：“class tgcnCell(RNN):
    """Temporal Graph Convolutional Network """

    def call(self, inputs, **kwargs):
        pass

    def __init__(self, num_units, adj, num_nodes, input_size=None,
                 act=tf.nn.tanh, reuse=None):

        super(tgcnCell, self).__init__(units=num_units,_reuse=reuse)
        self._act = act
        self._nodes = num_nodes
        self._units = num_units
        self._adj = []
        self._adj.append(calculate_laplacian(adj))


    @property
    def state_size(self):
        return self._nodes * self._units

    @property
    def output_size(self):
        return self._units

    def __call__(self, inputs, state, scope=None):

        with tf.variable_scope(scope or "tgcn"):
            with tf.variable_scope("gates"):  
                value = tf.nn.sigmoid(
                    self._gc(inputs, state, 2 * self._units, bias=1.0, scope=scope))
                r, u = tf.split(value=value, num_or_size_splits=2, axis=1)
            with tf.variable_scope("candidate"):
                r_state = r * state
                c = self._act(self._gc(inputs, r_state, self._units, scope=scope))
            new_h = u * state + (1 - u) * c
        return new_h, new_h


    def _gc(self, inputs, state, output_size, bias=0.0, scope=None):
        inputs = tf.expand_dims(inputs, 2)
        state = tf.reshape(state, (-1, self._nodes, self._units))
        x_s = tf.concat([inputs, state], axis=2)
        input_size = x_s.get_shape()[2].value
        x0 = tf.transpose(x_s, perm=[1, 2, 0])  
        x0 = tf.reshape(x0, shape=[self._nodes, -1])
        
        scope = tf.get_variable_scope()
        with tf.variable_scope(scope):
            for m in self._adj:
                x1 = tf.sparse_tensor_dense_matmul(m, x0)
            x = tf.reshape(x1, shape=[self._nodes, input_size,-1])
            x = tf.transpose(x,perm=[2,0,1])
            x = tf.reshape(x, shape=[-1, input_size])
            weights = tf.get_variable(
                'weights', [input_size, output_size], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
            x = tf.matmul(x, weights)  # (batch_size * self._nodes, output_size)
            biases = tf.get_variable(
                "biases", [output_size], initializer=tf.constant_initializer(bias, dtype=tf.float32))
            x = tf.nn.bias_add(x, biases)
            x = tf.reshape(x, shape=[-1, self._nodes, output_size])
            x = tf.reshape(x, shape=[-1, self._nodes * output_size])
        return x”

					
最新发布

				
			

			

				

					04-05
				

			

		

		

			
				
 state = tf.reshape(state, [tf.shape(inputs)[0], self._num_nodes, self._units])    # 拼接输入与状态  x = tf.concat([inputs, state], axis=-1)  x = tf.reshape(x, [-1, x.shape[-1]]) # [batch*nodes, ...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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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
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