tf.argmax , equal

最新推荐文章于 2022-10-14 09:20:46 发布
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本文深入探讨了TensorFlow中的关键函数如tf.argmax, tf.equal, tf.reduce_mean的使用方法，以及NumPy中transpose和swapaxes函数的详细讲解，为深度学习和数据处理提供实用指南。
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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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tf.equal
程永强
08-16 742
tf.equal https://github.com/tensorflow/docs/tree/r1.4/site/en/api_docs/api_docs/python/tf site/en/api_docs/api_docs/python/tf/equal.md equal( x, y, name=None ) Defined in tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py. See the guide: Control Flow >
tf.equal的使用
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tf.equal(A, B)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素，如果是相等的那就返回True，反正返回False，返回的值的矩阵维度和A是一样的 import tensorflow as tf import numpy as np A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4,3,2]] with tf.Session() as sess: print(sess.ru
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tensorflow 中tf.equal()用法：equal(x, y, name=None)equal，相等的意思。顾名思义，就是判断，x, y 是不是相等，它的判断方法不是整体判断，而是逐个元素进行判断，如果相等就是True，不相等，就是False。由于是逐个元素判断，所以x，y 的维度要一致。看个例子：import tensorflow as tf a = [[1,2,3],[4,5,6]]...
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### `tf.argmax` 函数在 `predictions[0]` 上的应用和用法 在 TensorFlow 中，`tf.argmax` 是一个常用的函数，用于获取张量中某个维度上最大值的索引。它通常被应用于分类任务中，对模型输出的预测结果进行解析，以...
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_predict,1),tf.argmax(y_actual,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,'float'))
06-07
tf.argmax()函数用于获取每个样本的预测结果和真实标签中概率最大的类别（即预测结果和真实标签的索引）。tf.equal()函数用于比较预测结果和真实标签是否一致，返回一个布尔类型的张量。tf.cast()函数用于将布尔类型...
predicted = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.cast(y_data, tf.int64)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(predicted, tf.float32))
05-12
首先，`tf.argmax(y, 1)`用于获取模型输出`y`的最大概率所对应的类别索引，其第二个参数`1`表示在每一行中获取最大值所在的列索引。 然后，`tf.cast(y_data, tf.int64)`将真实标签数据类型转换为`int64`类型。 ...
#定义损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=res, labels=Y)) # 定义正确率评价指标 ac = tf.cast(tf.equal(tf.argmax(res, 1), tf.argmax(Y, 1)), tf.float32) acc = tf.reduce_mean(ac) # 创建优化器 optim = tf.train.AdamOptimizer(0.0001).minimize(loss) j接下来的代码也报错，--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[65], line 2 1 #定义损失函数 ----> 2 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=res, labels=Y)) 4 # 定义正确率评价指标 5 ac = tf.cast(tf.equal(tf.argmax(res, 1), tf.argmax(Y, 1)), tf.float32) AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.nn' has no attribute 'softmax_cross_entropy_with_logits_v2'
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在 TensorFlow 2.x 中，推荐使用 Keras API 提供的损失函数，例如 `tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy` 或 `tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy`。这些函数更加易用且与 Keras 模型集成良好[^3]...
model = myModel() optimizer = optimizers.Adam() @tf.function def compute_loss(logits, labels): return tf.reduce_mean( tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( logits=logits, labels=labels)) @tf.function def compute_accuracy(logits, labels): predictions = tf.argmax(logits, axis=1) return tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predictions, labels), tf.float32))，这段代码的含义是什么
06-11
compute_accuracy 函数计算模型的准确率，使用了 Tensorflow 中的 argmax 函数，找到 logits 中最大值的索引，并与 labels 进行比较，最后求平均值得到准确率。@tf.function 是 Tensorflow 中的装饰器，用于将 ...
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