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
相关推荐
TensorFlow损失函数专题
一、分类问题损失函数——交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成交叉熵要求的概率分布得分。在TensorFlow中,Softmax回归的参数被去掉了,只是一个额外的处理层,将神经网络的输出变成一个概
tensorflow函数一览
tensorflow函数一览 注意: 本文介绍的是version 1.3.0下的函数,有些函数可能在旧版本中没有。 转载请注明出处变天式的博客 前言:名词解释 tensor 张量,可以是一个数,也可以是一个向量、矩阵或者高纬度数据 operator 操作,在tensorflow里面,函数也叫作操作 Uni 一元,表示操作只有一
【嵌入式底层知识修炼】按键和LED共用IO口的分时复用扫描方法
文章目录01 - PCB原理图例程02 - 分时复用的注意项和设计2.1 - 注意项2.2 - 设计03 - 代码实现 只要我跑的速度够快,寂寞就追不上我 只要Key和Led切换速度够快,人眼就看不出来 ————小白 如果你存在按键Key和显示Led共用同一个IO时,需要分时复用的需求,则可以移植代码进行使用: 代码所占code少于0.5K 线程安全,中断安全 可移植性高,配置容易 注意:系统需要存在一个至少为1ms的时钟中断 01 - PCB原理图例程 举2个Key和Led共用IO口的
tensorflow常用函数
边界框以[y1,x1,y2,x2]的形式提供,其中(y1,x1)和(y2,x2)是框角的任何对角线对的坐标,坐标可以提供为标准化(即位于间隔[0,1])或绝对坐标。此操作的输出是一组整数,索引到表示选定框的边界框的输入集合中。张量的第-行指定图像中框的坐标,并以归一化坐标指定。的归一化坐标值映射到处的图像坐标,因此归一化图像高度的区间映射到图像高度坐标中。2个元素的一维张量,.所有裁剪的图像块都将调整为此大小。不保留图像内容的纵横比。返回张量或变量的尺寸,作为int或None项的元组。...
STC15单片机实战项目软件开发第四讲 - 按键检测(状态机)
软件开发第四讲 - 按键检测(状态机) 一、工具链接 1、Keil c51 UV4 https://yunpan.360.cn/surl_yrIfYYmeRFk 2、STC-ISP下载软件 https://yunpan.360.cn/surl_yxH4CuUUvI3 二、学习板获取方式 方法1:自己设计PCB,自行打板焊接; 方法2:用群主设计的PCB,自行打板焊接; 方法3:向群主购买,淘宝链接...
MODNet模型轻量化实战:从PyTorch到NCNN移动端部署,模型缩小75%性能不减
本文详细介绍了MODNet模型轻量化实战,从PyTorch到NCNN移动端部署的全过程。通过量化压缩和推理优化,模型体积缩小75%的同时保持性能不减,在千元级安卓设备上实现25FPS的实时人像抠图。文章深入解析MODNet架构、PyTorch到ONNX转换的陷阱与解决方案,以及NCNN量化部署的极致优化实践,为移动端实时人像抠图提供了技术突破与工程实现。
TensorFlow_3激活函数
如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数。
黑科技已上线|Lazada数据分析软件,一键式搞定你的店铺!
工欲利其事,必先利其器。在lazada跨境电商的整个流程中,适当的使用一些工具,不仅能大大的简化工作流程,而且可以提高实施效率。Mengla专为lazada电商卖家行业精细化分析lazada数据分析软件都有哪些强大功能! 一、两大优势: 1.海量数据: 数据覆盖面积大;数据分析维度逛;精确算法抓取海量数据;亿万数据秒级响应多种数据来源; 2.技术成熟: 深耕SaaS大数据挖掘;提供一站式数据分析服务;拥有领先的采集技术和运算模型架构; 二、Lazada数据分析软件的功能: 1.各国站点一键分析: 马来西亚
tensorflow 常用函数
tensorflow 常用函数引言1. 基本函数1.1 tf.random_normal()函数1.2 tf.Variable函数1.3 tf.convert_to_tensor函数1.4 tf.placeholder函数1.5 tf.nn.conv2d 函数1.6 tf.nn.relu函数1.7 tf.nn.maxpool函数2. tensorflow 的维度变换2.1. Reshape2.2. tf.transpose2.3 tf.expand_dims2.4 tf.squeeze3 数据类型转换
基于单片机红外线遥控Proteus仿真电路发射接收
*单片机设计介绍,基于单片机红外线遥控Proteus仿真电路发射接收。
allegro转AD-(附工具)
本文介绍了将Allegro的.brd文件转换为Altium Designer可用的.alg文件的操作流程。首先需要下载专用转换工具,然后通过运行.bat脚本将.brd文件转换为.alg格式。最后在Altium Designer中使用导入向导完成文件转换,生成可用的PCB设计文件。整个过程简单快捷,只需三个步骤即可实现Allegro到Altium Designer的工程文件转换。
tensorflow中函数变化
1.sub函数已经被subtract代替2.tf.mul函数已经被换成了tf.multiply
iOS应用突然无法从App Store获取到内购(IAP)产品列表的解决
问题现象 Apple开发中,在应用中嵌入内购(IAP)功能的小伙伴们可能会发现,吃着火锅唱着歌,突然App就无法获取到产品列表了,而且产品请求操作并不会返回任何错误。 此时检查发现,并没有对App的内购逻辑做任何改动。 那么,这是什么原因导致的呢? Let’s find out!???? 问题分析 1. 排除其它原因 首先,你先得排除不是你IAP内购逻辑变更或其他原因导致的。 在SKProductsRequestDelegat代理实现的productsRequest方法里下断点: func produc
tensorflow基础之——将python函数转化为tensorflow图函数
目录 1. 使用tf.function转化成tensorflow函数 2.使用装饰器将python函数转化为tensorflow中的函数 3. 展示tensorflow的函数结构 4.python函数中有变量的处理方法 5.对函数的输入类型作限定 5.1 为什么要对函数的入参做类型的限定? 5.2使用tf.function中的input_signature对入参类型进行限定 5.3 使用get_concrete_function对入参类型进行限定,并将function转化为带有图定义的c..
大数据分析案例-基于决策树算法构建世界杯比赛预测模型
本项目旨在分析往届世界杯比赛数据,找出规律,最后使用决策树算法构建世界杯比赛预测模型,给出两个球队即可预测胜率,可以给爱看球的小伙伴提供一个参考。本次实验我们使用了2018年及其之前的世界杯比赛数据,通过建立决策树模型,模型准确率为82%,接着我们使用该模型预测了2022年世界杯的5场半决赛及决赛,模型准确率也是接近80%的,说明模型效果还是很不错的。心得与体会:通过这次Python项目实战,我学到了许多新的知识,这是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会。
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
tensorflow的一些函数
tensorflow的一些函数
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
【Tensorflow】tensorflow中的损失函数介绍
tensorflow中的损失函数介绍 本文参考借鉴了:损失函数loss大大总结,地址:https://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/80787753 并参考官方文档整理而成。 一. 分类损失函数 1.二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy: Aliases: tf.losses.sigmoid_cross_entropy(...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值
tensorflow卷积函数
卷积函数是构建神经网络的重要支架,是在一批图像上扫描的二维过滤器。 卷积函数定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops下的nn_impl.py和nn_ops.py文件中。 tf.nn.convolution(input, filter, padding, strides=None, dilatio...
TensorFlow常用函数
TensorFlow常用函数 目录TensorFlow常用函数1 tensorflow.where()1.1 where(t) 返回Tensor==True的索引坐标1.2 where(t, a, b) 合并两个Tensor数据, t, a, b 必须是同shape 或者 可进行广播broadcastable2 tensorflow.reduce_sum()3 tensorflow.random.normal()4 tf.random.uniform()5 tensor.reshape()6 tensor
tensorflow常用函数整理
整理一下tensorflow中的一些常用函数,方便自己查找 张量Tensor的产生 tf.constant(张量内容,dtype=数据类型):创建一个张量 tf.convert_to_tensor(数据名,dtype=数据类型):将numpy的数据类型转换为Tensor数据类型 tf.zeros(维度):创建全为0的张量 tf.ones(维度):创建全为1的张量 tf.fill(维度,指定值):创建全为指定值的张量 tf.random.normal(维度,mean=均值,stddev=标准差):生成正态分
Tensorflow常用函数
文章目录Tensorflow常用函数1. 基础2. 数据处理3. 网络搭建4.使用Keras5. 自制数据(预处理),打包 Tensorflow常用函数 1. 基础 tf.int tf.float32 tf.float64 tf.constant(张量内容,dtype=数据类型) # 创建张量 tf.convert_to_tensor(数据名,dtype=?) # numpy转tensor tf.zeros(维度) tf.ones(维度) tf.fill(维度,指定值) # 指定值的张量 tf.ran
Tensorflow中的库函数
1.函数: tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None ) 参数: dtype:数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape:数据形状。默认是None,就是一维值,也可以是多维(比如[2,3], [None, 3]表示列是3,行不定) name:名称 释义: 占位 作用: Tensorflow的设计理念称之为计算流...
DAY10 Tensorflow 基本函数使用
经过函数处理后,可以得到中间的部分,其意思是0类鸾尾的几率为0.256,1类鸾尾的几率为0.695,2类鸾尾的几率为0.048,这三个合就为1了。tf.ones意思是创建一个全为1的张量,[1,3]表示的是这里创建的是形状为(1,3)的二维张量,也就是1行3列矩阵,每个元素的值为1。每一行的最大值的索引 tf.Tensor([2 2 0 0], shape=(4,), dtype=int64)每一列的最大值的索引: tf.Tensor([3 3 1], shape=(3,), dtype=int64)
tensorflow的一些小函数
tf.placeholder tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None) dtype:常用tf.float32,tf.float64等数值类型 shape:None,就是一维值,也可多维([2,3], [None, 3]表示列是3,行不定) name:名称 Tensorflow的设计理念称计算流图, 编写程序时,先构筑整个系统的graph, 代码不直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy)不同 gra
TensorFlow的损失函数
在前面的文章中,我们已经学习了TensorFlow激励函数的操作使用方法(见文章:快速掌握TensorFlow(三)),今天我们将继续学习TensorFlow。 本文主要是学习掌握TensorFlow的损失函数。 一、什么是损失函数 损失函数(loss function)是机器学习中非常重要的内容,它是度量模型输出值与目标值的差异,也就是作为评估模型效果的一种重要指标,损失函数越小,表明...
tensorflow的激活函数
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r2.0/tensorflow/python/keras/activations.py
4万+



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



