tf.cond()函数

最新推荐文章于 2022-09-20 14:03:08 发布
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tf.cond()函数
tf.add_to_collection与tf.get_collection函数
tf.train.ExponentialMovingAverage
tf.identity()与tf.control_dependencies()
tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)

tf第四讲：tf中的循环tf.while_loop，条件tf.cond，比较、数学运算、类型转换
weixin_43178406的博客
08-21 1万+
本文主要介绍了tf第四讲：tf中的循环tf.while_loop，条件tf.cond，比较、数学运算、类型转换，希望能对学习TensorFlow的同学有所帮助。 文章目录 1. tensorflow中的比较函数与类型转换 2. tensorflow中的数学运算 2.1 常用数学运算 2.2 更改tensor的shape 2.3 矩阵数学函数 2.4 reduce相关函数 3. tensorflow如何使用条件句:tf.cond 4. tf中如何使用循环
tensorflow随笔-条件语句-tf.cond
The research on computer technolog
04-25 1257
tf.cond tf.cond( pred, true_fn=None, false_fn=None, strict=False, name=None, fn1=None, fn2=None ) 如果谓词pred是真的返回true_fn（），否则返回false_fn()。 有些参数将过时，在未来版本将被移除，指令更新：fn1/fn2 不支持 true_fn/false_fn参数。 true_fn ...
Tensorflow小技巧整理：tf.cond()的小应用
Cerisier的博客
04-04 7146
Tensorflow小技巧整理：tf.cond()的小应用 tf.cond() 方法 tf.cond() 的作用类似于平常所使用的 if…else… 语句，但是在 tensorflow 中，所有节点是用图来保存的。而在图中传输的这些 tensor 数据流在我们使用 Session().run() 之前又是无法确定其数值的，所以这个时候传统的条件判断语句就无法使用。 比如我们想判断 a 和...
tf.cond()的用法
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m0_37041325的博客
08-08 8万+
由于tensorflow使用的是graph的计算概念，在没有涉及控制数据流向的时候编程和普通编程语言的编程差别不大，但是涉及到控制数据流向的操作时，就要特别小心，不然很容易出错。这也是TensorFlow比较反直觉的地方。 在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if...else...，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的。关于tf.cond（）函数的具体
tf.cond()
weixin_36670529的博客
09-20 2763
tf.cond( pred, true_fn=None, false_fn=None, name=None ) true_fn和false_fn都返回输出张量的列表。true_fn和false_fn必须具有相同的非零数和输出类型。警告:在true_fn和false_fn之外创建的任何张量或操作都将执行，而不管在运行时选择了哪个分支。尽管这种行为与Tensor...
tf.cond函数
庆志的小徒弟
08-29 1306
tf.cond（ pred ， true_fn = None ， false_fn = None ， strict = False ， name = None ， fn1 = None ， fn2 = None） 上面是函数原型，具体的操作为： 如果 pred（是一个条件语句） 为 true 则执行并返回 true_fn() ，否则执行并返回 false_fn()。具体例子，比如我...
tensorflow tf.Variable、tf.get_variable机制
Evan Programming
02-29 387
这里涉及到了两个概念，一个是tf.variable_scope一个是tensorflow中变量的名字。 tensorflow中变量是有名字的，就像是我们用tensorboard绘制graph的时候，每个节点都有名字一样。即使没有手动赋予的变量也会有默认的名字。这个名字可以用变量的name方法来获得，或者是直接打印这个结点，就会显示其名字。 >>> a = tf.constant(...
TensorFlow2.0教程-使用tf.function和AutoGraph提高代码性能
知行_那片天
07-07 1万+
TensorFlow2教程-TF fuction和AutoGraph 要获得最佳性能并使模型可在任何地方部署，请使用tf.function从程序中构建图。 因为有AutoGraph，可以使用tf.function构建高效性能的Python代码，但仍有一些陷阱需要警惕。 今天我们就来介绍一下tensorflow2.0中的TF fuction和AutoGraph
tf,cond()函数
aozhougou4978的博客
09-16 335
　　tensorflow里面有太多的函数功能，完全像是新学一门语言，所以打算采用，遇到不会的函数就记录下来，作为自己的函数手册。这篇要讲的就是tf,cond()。 tf,cond(A,B,C) 就像是条件语句：if A: B else:C，举个例子： z = tf.multiply(a, b) result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(...
tf.cond()用法
qq_36201400的博客
01-07 746
在TensorFlow中，tf.cond()类似于if...else...，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的。 format：tf.cond(pred, fn1, fn2, name=None) Return :either fn1() or fn2() based on the boolean predicate `pred`. # (注意这里，也就是说'fnq'和‘fn2’是两个函数) arguments:`fn1` and `fn2` both return lis
TensorFlow中判断语句和循环语句的用法
weixin_33682790的博客
03-21 914
由于tensorflow使用的是graph的计算概念，在没有涉及控制数据流向的时候编程和普通编程语言的编程差别不大，但是涉及到控制数据流向的操作时，就要特别小心，不然很容易出错。这也是TensorFlow比较反直觉的地方。 在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if...else...，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的。关于tf.cond（）函数的具体操...
Tensorflow——tf.cond()函数详解
PRIS-SCMonkey的博客
05-22 5220
最近在阅读大佬代码的时候遇到了一个比较令人困惑的函数tf.cond( )（控制数据流向），这里就拿出来和大家详解一下。TensorFlow 提供了几个操作和类可以用来控制操作的执行并向图中添加条件依赖关系，比如说tf.count_up_to()（对ref进行递增直到limit）和tf.case()（创建案例case）等，tf.cond()就是其中的一种。 我们先来看一下tf.cond()在官方文档的定义（其实就已经比较好理解了，有些像if…else的感觉，控制数据流现在或者延迟流向下一个操作，个人理解，虽然
tf.cond 函数用法
Eric_LH的博客专栏
12-29 2511
z = tf.multiply(a, b) result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, z), lambda: tf.square(y))If x < y, the tf.add operation will be executed and tf.square operation will not be executed. Since z is needed
tf c语言,tf.cond函数的使用
weixin_30141859的博客
05-22 609
tf.condcond (pred ,true_fn = None ,false_fn = None ,strict = False ,name = None ,fn1 = None ,fn2 = None)在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if...else...，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的。关于tf.cond()函数的具体操作，我参考了tf...
tf.cond
程永强
08-09 450
tf.cond https://github.com/tensorflow/docs/tree/r1.4/site/en/api_docs/api_docs/python/tf site/en/api_docs/api_docs/python/tf/less.md cond( pred, true_fn=None, false_fn=None, strict=False, name=None, fn1=None, fn2=None ) Defined
class ClassSpecificPrecision(tf.keras.metrics.Metric): def __init__(self, class_id, num_classes=8, name="class_precision", **kwargs): """ 为指定类别计算精确率 参数: class_id: 要计算精确率的类别ID (0-7) num_classes: 总类别数 (默认为8) name: 指标名称 """ super().__init__(name=name, **kwargs) self.class_id = class_id self.num_classes = num_classes # 初始化真正例(TP)和预测正例(PP)计数器 self.true_positives = self.add_weight( name="tp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) self.predicted_positives = self.add_weight( name="pp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None): # 将标签转换为整数类型 y_true = tf.cast(y_true, tf.int32) # 获取预测类别 (形状: [batch_size]) y_pred_class = tf.argmax(y_pred, axis=-1, output_type=tf.int32) # 计算真正例 (TP): 实际为class_id且预测为class_id true_positive = tf.logical_and( tf.equal(y_true, self.class_id), tf.equal(y_pred_class, self.class_id) ) # 计算预测正例 (PP): 预测为class_id (不论实际类别) predicted_positive = tf.equal(y_pred_class, self.class_id) # 应用样本权重 (如果提供) if sample_weight is not None: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) * sample_weight predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) * sample_weight else: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) # 更新状态变量 self.true_positives.assign_add(tf.reduce_sum(true_positive)) self.predicted_positives.assign_add(tf.reduce_sum(predicted_positive)) def result(self): # 避免除以零错误 return tf.where( self.predicted_positives > 0, self.true_positives / self.predicted_positives, 0.0 ) def reset_state(self): # 重置计数器 self.true_positives.assign(0.0) self.predicted_positives.assign(0.0) 上面自定义的指标输出为什么会超过100.0
最新发布
07-26
return tf.cond(tf.greater(tp_plus_fp, 0), lambda: self.true_positives / tp_plus_fp, lambda: tf.constant(0.0, dtype=tf.float32)) ``` 另外，还有一个潜在问题：在`update_state`中，我们假设`y_true`...
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