jiangzhenkang的博客

Tensorflow源码分析–abs 标签（空格分隔）： Tensorflow tf.abs() import tensorflow as tf x = tf.constant([[-2.25 + 4.75j], [-3.25 + 5.75j]]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.abs(x))) >>>[[5.2559...

Tensorflow 实现softmax识别手写数字 导入数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot= True) Extracting MNIST_data/train-images-idx3-...

Tensorflow源码分析–accumulate_n 标签（空格分隔）： Tensorflow 例子： import tensorflow as tf x = tf.constant([[1,2],[3,4]]) y = tf.constant([[1,2],[3,4]]) result = tf.accumulate_n([x,y]) sess = tf.Session() pr...

Tensorflow源码分析–add() 标签（空格分隔）： Tensorflow 注释 返回两个tensor的加和 Returns x + y element-wise. NOTE: Add supports broadcasting. AddN does not. More about broadcasting here Args: x: A Tensor. M...

Tensorflow源码分析–add() 标签（空格分隔）： Tensorflow 注释 返回两个tensor的加和 Returns x + y element-wise. NOTE: Add supports broadcasting. AddN does not. More about broadcasting here Args: x: A Tensor. M...

Tensorflow源码分析–add_n() 标签（空格分隔）： Tensorflow 这个和之前的add()函数很像，只是它可以通过列表的方式输入多个Tensor import tensorflow as tf x = tf.constant([1,3]) y = tf.constant([3,2]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.ad...

Tensorflow源码分析–angle() 标签（空格分隔）： Tensorflow 设输入为[x + y*j]返回角度值，该角度为aegtan（x,y）,注意，返回的是角度值 import tensorflow as tf x = tf.constant([1 + 10000j]) y = tf.constant([1]) z = tf.constant([1 + 1j]) se...