tensorflow笔记 ：常用函数说明

最新推荐文章于 2024-03-14 11:01:47 发布
转载 最新推荐文章于 2024-03-14 11:01:47 发布 · 137 阅读 · 0

此博客为转载内容，包含流程、概念及简单代码注释，主要是TensorFlow笔记，对其常用函数进行了说明。
TensorFlow笔记：TensorFlow常用函数详解
.
03-25 401
TensorFlow笔记：TensorFlow常用函数详解TensorFlow是目前最流行的深度学习开发库之一，它具有强大的计算能力、可扩展性和易用性。在TensorFlow中，许多核心操作都通过函数的形式来实现，掌握这些常用函数对于使用TensorFlow实现深度学习模型非常重要。本篇文章将针对TensorFlow中常用函数进行详细说明。
tensorflow笔记：常用函数说明
Wried的博客
07-08 711
tensirflow相关函数
【Tensorflow】tensorflow笔记 ：常用函数说明
小白兔的窝
06-02 1201
转载自：http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52805444 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
tensorflow2.0:常用函数
sinat_40304087的博客
12-23 1115
这一系列的文章是【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibili的笔记，这系列课程讲得很好，推荐观看。话不多说直接放代码： #导入需要的库： import tensorflow as tf import numpy as np #类型转换：tf.cast a= tf.constant([1,2,3]) #默认为int32 b= tf.cast(a, dtype= tf.float64) #转换为float64 print(b) tf.reduce_max(a) #得到最大值 tf
4.2 Tensorflow笔记:池化函数
热门推荐
FontTian的博客
08-04 1万+
池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要作用是提供了很强的鲁棒性（例如max-pooling是取一小块区域中的最大值，此时若此区域中的其他值略有变化，或者图像稍有平移，pooling后的结果仍不变），并且减少了参数的数量，防止过拟合现象的发生,同时参数的减少对于计算而言也有一定的帮助。其中,input为输入,conv为卷积层,由卷积核构成,pool为池层,由池化函数构成最后是全连接层与输出层,其负责对卷积层提取的特征进行处理以获得我们需要的结果。。
tensorflow笔记：常用函数
asd120705fyy的博客
09-03 346
常用函数1、tf.constanttf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=’Const’,verify_shape=False) 作用：创建一个常量tensor 参数： value: 一个dtype类型（如果指定了）的常量值或list。 　　如果value是一个list，len(value)不能够超过shape参数指定的大小（如果已指定)
Tensorflow笔记：激活函数，损失函数，交叉熵
Romantic Chopin in C Sharp Minor
01-26 682
神经元模型：用数学公式表示为：?(∑????? + ?)，f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单 元构成的。 激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh 等。 ① 激活函数 relu: 在 Tensorflow 中，用 tf.nn.relu()表示 ② 激活函数 sigmoid：在 Tensorflow 中...
2 Tensorflow笔记:池化函数
ALFA11111111的博客
03-23 678
池化卷积神经网络的结构其中,input为输入,conv为卷积层,由卷积核构成,pool为池层,由池化函数构成最后是全连接层与输出层,其负责对卷积层提取的特征进行处理以获得我们需要的结果池化函数的意义池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要作用是提供了很强的鲁棒性（例如max-pooling是取一小块区域中的最大值，此时若此区域中的其他值略有变化，或者图像稍有平移，pooling后的结果仍不变），并...
tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释
DATA8866的博客
03-09 572
感谢原创作者，解释的很详细：http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52677412 tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架，可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial，极客学院的文档，以及综合tensorflow的源码，把自己的心得整理了一下，作为自己的备忘录。 tensorflow笔
Tensorflow笔记（一）：常用函数、张量操作、神经网络模型实现（鸢尾花分类）
Trisyp的博客
03-14 655
Tensorflow笔记（一）：常用函数、张量操作、神经网络模型实现（鸢尾花分类）
Tensorflow笔记：神经网络搭建六步法
"Tensorflow笔记3_03251" 这篇笔记主要介绍了如何在TensorFlow框架下搭建神经网络，特别是使用tf.keras进行快速建模。笔记涵盖了两种学习TensorFlow API的方法，以及神经网络搭建的基本步骤。 首先，笔记提到了...
TensorFlow2学习笔记：5、常用激活函数
学习，是熵减的最有效途径。
07-23 643
在神经网络中的每个神经元节点，接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为。所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。一个节点的激活函数(ActivationFunction)定义了该节点在给定的输入或输入的集合下的输出。...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值