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薛定谔的机器学习
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tensotflow中tf.title()和tf.broadcast()
其中,input表示要复制的张量,multiples表示每个维度上复制的次数,可以是一个整数或一个整数列表。如果multiples是一个整数,则表示在所有维度上复制相同的次数;如果multiples是一个整数列表,则表示在每个维度上复制不同的次数。name表示操作的名称。tf.tile()函数会将输入张量沿着每个维度复制指定次数,得到一个新的张量。例如,如果输入张量的形状是multiples是一个整数列表,表示在第二个和第三个维度上复制两次,那么输出张量的形状会变为。结合一个例子来讲解一下假设有一个形状为。原创 2023-08-11 19:31:22 · 826 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow tf.less()
其中,第一个元素为 True,表示 1 < 2 成立;第二个元素为 False,表示 2 < 2 不成立;第三个元素为 False,表示 3 < 2 不成立;其中,x 和 y 是两个张量,它们的形状必须相同。函数返回一个布尔型张量,其形状与 x 和 y 相同,其中第 i 个元素的值为 x[i] < y[i]。tf.less() 是 TensorFlow 中的一个比较常用的逐元素比较函数,用于比较两个张量中的元素是否满足小于关系。原创 2023-08-03 15:38:18 · 530 阅读 · 0 评论