tensorflow: greater()

最新推荐文章于 2022-01-06 17:57:15 发布

拦路雨g

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分类专栏：深度学习

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28 篇文章

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本文详细介绍了TensorFlow中tf.greater函数的使用方法及其参数设置。该函数用于比较两个张量元素是否大于另一个张量对应的元素，并返回布尔类型的张量。文章通过实例演示了如何使用该函数进行张量之间的比较。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tf.greater(x, y, name=None)

返回：（x > y）的bool类型的张量

x: 一个张量。且必须是下列类型：

types: float32, float64, int32, int64, uint8, int16, int8,uint16.

y: 一个张量。且必须是与x类型一样。

name: 节点的操作名字

返回：（x > y）的bool类型的张量。

例子：

import tensorflow as tf

sess=tf.Session()
with sess.as_default():
    print(tf.greater([2, 3],[3, 2]).eval())

结果：

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拦路雨g

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TensorFlow: 1.x将长时间保持主流

luv_dusk 的博客

01-11

982

Tensorflow 2.0版本虽然推出已有些时日了，前两天 2.1 版本也已经放出来了，但笔者基于一些猜想，一直兴趣乏匮。今天读了读官方说明书，又在一些网站看了看先锋人士的使用体会，果不其然。最终得出结论：**熟悉 TF1.x 的开发者们暂时没有必要切换到 2.x 版本**。具体地，我分为以下几个方面来讨论。

TensorFlow：实战Google深度学习框架第二版——第四章

m0_37857151的博客

02-13

1314

目录第四章——深层神经网络 4.1深度学习与深层神经网络 4.1.1线性模型的局限性 4.1.2激活函数实现去线性化 4.1.3多层网络解决异或问题 4.2损失函数定义 4.2.1经典损失函数分类问题回归问题 4.2.2自定义损失函数 4.3神经网络优化算法 4.4神经网络进一步优化 4.4.1学习率的设置——指数衰减学习率 4.4.2过拟合问题 4.4.3滑动...

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tf.greater()

shuijinghua的博客

09-05

9234

tf.greater(a,b) 功能：比较a、b两个值的大小返回值:一个列表,元素值都是true和false import tensorflow as tf a=[1,2,8,4] b=[5,6,7,8] sess=tf.Session() with sess.as_default(): print(tf.greater(a,b).eval())#[False False Tru...

tf.greater(),tf.where()函数用法

weixin_44025954的博客

01-06

450

Tensorflow中的tf.where与tf.greater

edward_zcl的博客

04-16

1657

tf.greater(a,b) 功能：通过比较a、b两个值的大小来输出对错。例如：当a=4，b=3时，输出结果为：true；当a=2，b=3时，输出结果为：false。 import tensorflow as tf sess=tf.Session() with sess.as_default(): print(tf.greater(4,3).eval()) 结果： True tf...

tf.greater(a,b)

william_hehe的博客

11-26

1万+

tf.greater(a,b) 功能：通过比较a、b两个值的大小来输出对错。例如：当a=4，b=3时，输出结果为：true；当a=2，b=3时，输出结果为：false。import tensorflow as tfsess=tf.Session() with sess.as_default(): print(tf.greater(4,3).eval())结果： True

在Android中使用TensorFlow的原理与步骤

yh66412611的博客

06-12

1445

概述本文主要讲解TensorFlow（以下简称TF）在Android中的使用，主要分为三个部分来讲解。第一部分为TF介绍，主要让读者明白一些基本概念和原理，以及模型的保存方式。第二部分为Android中使用TF的原理与方法，包括使用已经训练好的模型。第三部分为使用TF的官方代码，在Android Studio下构建Android的TF Demo。由于此文的目的在于介绍基本的Android中使用TF，

TensorFlow入门：基础概念与关键函数详解

1. **操作组（Operations）**: 这些是构建计算图的核心组件，包括基本的数学运算如加法（tf.add）、减法（tf.sub）、乘法（tf.mul）和除法（tf.div），以及比较运算如大于（tf.greater）、小于（tf.less）等。...

TensorFlow实操：自定义损失函数

wanfuchun的博客

09-28

852

书本：《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》介绍：此处的程序是没有隐含层的两层的网络，两个输入结点，一个输出结点，之所是全部手敲走一遍，是小白为了深刻的理解和熟悉TensorFlow的代码风格和函数意义。备注：小白请 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState #模型描述和讲解： #此处是回...

02-25

Cyiano的博客

07-25

1万+

Tensorflow常用函数笔记tf.concat把一组向量从某一维上拼接起来，很向numpy中的Concatenate，官网例子：t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] t

【一看就懂】tf.greater(x,y)

城序猿

02-01

572

tf.greater(x, y) 功能：比较x、y两个值的大小。返回(x> y)元素的真值。返回值: 一个列表，元素值是True或False。 x=[1,2,3,4] y=[2,1,3,8] sess=tf.Session() with sess.as_default(): print(tf.greater(x,y).eval()) #输出 [False True False False] ...

Tensorflow-API ：比较函数

Elag的专栏

05-23

6870

比较两个数，返回一个 bool 类型的张量 import tensorflow as tf #判断每一个数是否大于0.5 greater = tf.greater([1.,0.2,0.5,0.,2.,3.], 0.5) #判断每一个数是否小于0.5 less = tf.less([1.,0.2,0.5,0.,2.,3.], 0.5) #判断每一个数是否大于等于0.5 greater_equal=...

tf.greater(v1,v2)和tf.where(p1,p2,p3)

Dashi_Lu的博客

03-04

638

目录 tf.greater(v1,v2) tf.where(p1,p2,p3) tf.greater(v1,v2) 功能：比较两个输入张量的每一个元素的大小，并返回比较结果。 import tensorflow as tf v1 = tf.constant([1,2,3,4]) v2 = tf.constant([4,3,2,1]) with tf.Session() as ses...

tensorflow 中tf.where，tf.greater梯度传播方式

yuanlunxi的专栏

12-19

3045

在tensorflow中，tf.where 和tf.greater的组合相当于是一个分段函数，其梯度传播主要取决于里面不同condition，以下是一个简单示例：当x1小于0时，y1对x1的梯度为0，梯度在这里停止传播；当x2大于0时，y2对于x2的梯度为1； # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Dec 5 14:58:56 2018 ...

tf.assert_greater_equal（）

我的博客

08-27

1986

tf.assert_greater_equal（）如果x tf.assert_greater_equal( x, y, data=None, summarize=None, message=None, name=None ) 使用案例： import tensorflow as tf x = 0 y = 1 sess = tf.Session(...

Tensorflow常用函数（三）

wf592523813的博客

04-17

990

1 tensorflow比较函数 # 判断每一个数是否大于threshold greater = tf.greater(x, threshold) # 判断每一个数是否小于threshold less = tf.less(x,threshold) # 判断每一个数是否大于等于threshold greater_equal=tf.greater_equal(x, threshold) # 判断每一个...

tf.greater()和tf.where()

hutao1030813002的博客

11-09

430

tf.greater()和tf.where() loss= tf.reduce sum(tf where(tf.greater(v1，v2) (vl-v2) * a , (v2 - vl) * b)) tf.greater(v1,v2)意思就是比较V1和V2的大小，如果V1>V2则返回true，否则返回False。而tf.where(A, v3,v4),如果A=true，则返回V3，如果A=False，则返回V4。故：代码块的意思就能很好的理解了。再给出一个实例： import tenso