tf.get_collection("")#从集合中取全部变量,并生成一个列表
tf.add_n([])#列表中对应元素相加
tf.cast(x , dtype)#将x转为dtype类型
tf.argmax(x , axis)#(x是一个列表)返回最大值所在的索引号,如:tf.argmax([1 , 0 , 0] , 1),返回0;第二个参数axis(1)表示仅在第一个维度选取最大值(拿到每行的最大值)
os.path.join("home" , "name")#使用前要import os模块,它把字符串按路径形式拼接,本例返回"home/name"
'./model/mnist_model-1001'.split('/')[-1].split('-')[-1]#按指定拆分符对字符串拆分,返回拆分后的列表。本例中:先按'/'拆分,提取到最后一个元素'mnist_model-1001';再按'-'拆分,提取到最后一个元素'1001'
with tf.Graph().as_default() as g:#表示在其中定义的节点,在计算图G中
TensorFlow函数
最新推荐文章于 2024-05-15 05:06:21 发布
本文介绍TensorFlow中关键操作的使用方法,包括从集合中获取变量、元素相加、类型转换、最大值索引查找及文件路径的拼接与拆分技巧。通过实例演示了如何在TensorFlow中进行变量管理和文件路径处理。
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TensorFlow
TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型
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