【tf系列1】常用函数说明

最新推荐文章于 2024-04-28 19:55:24 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-28 19:55:24 发布 · 325 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习

learning 专栏收录该内容

32 篇文章

订阅专栏

本文分享了关于TensorFlow的基础介绍及一系列实用函数的参考笔记链接，适合初学者快速了解并掌握TensorFlow的基本使用。

发现有个写的比较好的博客，方便以后可以查阅，也没必要重新粘一次了，留个链接作为入口。

初识tf:http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52677412

tensorFlow常用函数，参考笔记：http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52805444；

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

macb007

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

tensorflow笔记：常用函数说明

jacke121的专栏

09-17

2604

tensorflow笔记：常用函数说明

大语言模型原理与工程实践：Q 函数与 V 函数

最新发布

AI天才研究院

05-21

529

1. 背景介绍 1.1 大语言模型的崛起近年来，以 Transformer 为代表的深度学习技术取得了巨大成功，尤其是在自然语言处理领域，催生了诸如 GPT-3、BERT 等一系列强大的大语言模型（LLM）。这些模型展现出惊人的语言理解和生成能力，在文本创作、机器翻译、问答系统等领域取得了突破性进

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

tf常用函数使用

fuhanga123的博客

04-17

2404

tf常用函数使用 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: p...

MATLAB中tf函数的使用

jk_101的博客

06-16

5万+

使用tf创建实值或复值传递函数模型，或转换动态系统模型传递函数形式。传递函数是线性时不变系统的频域表示。例如，考虑由传递函数表示的连续时间SISO动态系统sys(s) = N(s)/D(s)，在哪里s = jw和N(s)和D(s)分别称为分子多项式和分母多项式。这tf模型对象可以表示连续时间或离散时间中SISO或MIMO传递函数。可以通过直接指定其系数或通过转换另一种类型的模型(如状态空间模型)来创建传递函数模型对象ss)转换成传递函数形式。也可以使用tf为了创建广义状态空间(genss......

TF常用函数

sinat_40147910的博客

07-10

401

.eval() : 用来计算tensor 的session

TF 常用函数介绍

AI 图像识别

05-26

5897

tensorflow笔记系列：（一） tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释（二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析（三） tensorflow笔记：多层LSTM代码分析（四） tensorflow笔记：常用函数说明（五） tensorflow笔记：模型的保存与训练过程可视化（六）tensorflow笔记：使用tf来实现word2vec本文章内容比较繁杂，主要是...

【TF】函数和基本应用

weixin_42108791的博客

03-09

716

文章目录tf.nntf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) tf.nn tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 该函数是实现卷积层的一个核心基础 input:输入...

TensorFlow2.x(二) ---- 常用函数讲解（创建张量）_ 适合入门学习的最全最细讲解

qq_55476112的博客

05-15

1091

最常用的创建张量的函数，如tf.constant()、tf.conver_to_tensor()等的讲解还有一些特殊张量的计算，例如创建正态分布张量、均匀分布张量、以及全零全一张量，还陆续总结了很多常遇的问题；因此非常适合新手小白入门学习。也欢迎大家留下自己的讨论

掌握MATLAB：常用函数与全面功能指南

从给定的文件信息中可以得知，用户可能拥有一系列的MATLAB函数介绍文件，例如“MATLAB常用函数简介.pdf”和“MATLAB函数大全.pdf”。这些文件很可能包含上述函数的详细使用方法、参数说明、示例代码以及适用的场景。...

TensorFlow的常量、变量、常用函数（一）

蓬莱道人的博客

04-11

2343

TensorFlow常用函数（一）（1）tf.variable_scope('namespace')和tf.name_scope('namespace')：返回一个用于定义创建variable（层）的op的上下文管理器，相当于给下面的变量定义了一个命名空间,在这个with下面的所有节点会自动命名为：namespace/xxxx这样的格式（2）tf.nn.conv2d(input,filte...

matlab函数用法：传递函数tf，波特图bode，离散化c2d

weixin_43467525的博客

06-15

1万+

函数tf可以用于创建连续性传递函数和离散型传递函数，具体如下。

计算机一级电子表格TF函数,tf一些函数

weixin_35615475的博客

07-26

726

对于 tf.get_variable() vs tf.Variable()，tf.name_scope() vs tf.variable_scope()最近刚接手tf，有些函数，理解不清楚，做一下笔记。对于函数，知道平时的用法就行了，不用纠结里面的每一个参数的意思，基本用不到，还浪费时间一、name-scope 和 variable-scopename-scope 和 variable-scope...

深度学习-TF函数-layers.concatenate用法 numpy数组维度

qingfengxd1的博客

11-26

2697

环境： tensorfow 2.* def concatenate(inputs, axis=-1, **kwargs): axis=n表示从第n个维度进行拼接，对于一个三维矩阵，axis的取值可以为[-3, -2, -1, 0, 1, 2]。维度说明下图，0在深度，1在行，2在列代码 import numpy as np import tensorflow as tf t1 = tf.Variable(np.array([[[1, 2], [2, 3]], [[4, 4], [5,

Tensorflow一些常用基本概念与函数（1）

热门推荐

lenbow的博客

08-08

15万+

摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。

Python-turtle函数

2301_79902854的博客

04-28

2084

如果值是小数，那么表示窗口高度与屏幕的比例。radius表示弧形半径，当值为正值时，半径在圆心左侧，当值为负值时，半径在圆心右侧。如果值是小数，那么表示窗口宽度与屏幕的比例。extent表示绘制弧形的角度，当不设置参数或者参数为None时，绘制整个圆形。:改变画笔绘制方向，这个方向指的是绝对方向，相对于坐标系而言。(3)startx:窗口左侧与屏幕左侧的像素距离。(4)starty:窗口顶部与屏幕顶部的像素距离。:抬起画笔，之后移动笔不绘制形状(无参数):放下画笔，之后移动笔绘制形状(无参数)

tensorflow学习笔记（二）：tensor 变换

Keith

10-20

4万+

矩阵操作 #对于2-D #所有的reduce_...，如果不加axis的话，都是对整个矩阵进行运算 tf.reduce_sum(a, 1） #对axis1 tf.reduce_mean(a,0) #每列均值第二个参数是axis，如果为0的话，res[i]=∑ja[j,i]res[i]=∑ja[j,i]res[i] = \sum_{j} a[j,i]即（res[i]=∑a[:,i]res[......

TF中常用函数总结

qq_44901470的博客

03-21

3155

1.生成截断正态分布函数随机数，取值范围为 [ mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev ] tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 2.生成正态分布函数随机数 tf.random_normal(shape, mean=0.0...

TensorFlow学习笔记:tf.random_normal

dengdengma520的博客

01-25

775

该函数接受三个参数，分别是: tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 输出的数据呢，是服从标准正态分布的，shape是数据的形状(m*n的矩阵)，dtype是其类型。这里的用法和np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, si

tensorflow.random_normal()函数用法

lingzw2011的博客

08-28

4968

tensorflow.random_normal()，从正态分布中输出随机值。具有一下几个参数： shape：一个一维整数张量或Python数组。代表张量的形状。 mean：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的均值。 stddev：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的标准差。 dtype：输出的数据类型。 seed：一个Python整数。...