tf.minimum()用法

最新推荐文章于 2024-05-06 19:32:21 发布
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文章标签： TensorFlow
本文详细介绍了TensorFlow中的tf.math.minimum函数，该函数用于计算两个Tensor元素级的最小值，要求输入的Tensor数据类型一致。适用于深度学习和机器学习领域的数据处理和算法实现。

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KAila_Lucky
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python中numpy.minimum函数
greatwind的博客
12-04 1739
numpy.minimum 用法 功能： 实例
tf.Keras (tf-1.15)使用记录2-基于tf.keras.layers创建层
普通攻击往后拉的博客
02-01 784
注意需要继承tf.keras.layers.Layer父类，以及注意传入**kwargs关键字参数。self.add_weight方法是用来初始化模型参数的。# 使用自定义层创建模型MyDenseLayer(32, activation='relu', input_shape=(222,)), # 注意这个input必须指定])call函数的输入inputs就是固定的，build函数每次实例化只调用一次。')# 确保输入是一个包含三个元素的列表else:self.n = n。
tf.minimum
程永强
07-08 389
tf.minimum site/en/api_docs/api_docs/python/tf/minimum.md minimum( x, y, name=None ) Defined in tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py. See the guide: Math > Basic Math Functions Returns the min of x and y (i.e. x < y ? x : y) element-wis
tf.minimum(A,B)
luoganttcc的博客
06-09 412
import tensorflow as tf tf.minimum([5,2,3],[2,3,4]) <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([2, 2, 3], dtype=int32)> tf.minimum([[3,6,7],[5,2,3]],[2,3,4]) <tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy= array([[2, 3, 4], [2, 2,
tf.maximum和tf.minimum
weixin_36670529的博客
10-14 2757
tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。 参数: x: 张量。必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、int32、int64。 y: 张量。必须具有与x相同的类型。 name: 操作的名称(可...
Minimum
lzh的博客
09-24 460
给一个数组，有两种操作 1：求 x,y in [l,r]，MinAx∗AyA_x*A_y 2：将 AxA_x替换值为 v 挺显然的线段树，分别求区间最大和最小值，如果区间最小值是正数，那么直接是这个数的平方。否则就要看看最大值，如果最大值是正数，那么就是最小值乘最大值（因为是负数），否则的话就是最大值的平方（因为出来是正数）。 #include <bits/stdc++.h> using na
tf.math.minimum
09-06
- *3* [tf.minimum()用法](https://blog.csdn.net/qq_39894692/article/details/84306437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_...
minimum-facemesh:使用TF.js计算面部标志
05-12
最小面网 该项目使用TF.js来计算面部标志。 那里有很多演示都太复杂了。 该存储库是我开发的包含合理数量组件的最小设置。... 我使用的是MacBook，我尝试了几种方法（包括plaid-ml）来利用MacBook的GPU来完成
【Keras】基于tf2.0+和tf.keras的Transformer实现
qq_36643449的博客
05-20 3593
代码来自： Learning transferable visual models from natural language supervision 该代码主要由有train.py、data_loader.py、model.py、utils.py和test.py组成，每一个python文件的作用如下： train.py：初始化DataLoader（来自于data_loader.py）并调用DataLoader的load()方法构建训练集和验证集；构建Transformer（来自model.py）的模型结
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from carModel import CarEnvironment print("TensorFlow 版本:", tf.__version__) print("GPU 可用性:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) # === 超参数 === EP_MAX = 1000 # 训练回合数 EP_LEN = 1800 # 每回合步长（与工况数据长度一致） GAMMA = 0.95 # 折扣因子 A_LR = 0.0001 # Actor学习率 C_LR = 0.0002 # Critic学习率 BATCH_SIZE = 128 # 训练批量大小 UPDATE_STEPS = 10 # 训练时，PPO的更新步数 EPSILON = 0.2 # PPO的裁剪系数 HIDDEN_UNITS = 128 # 隐藏层单元数 env = CarEnvironment() S_DIM = env.observation_space.shape[0] # 状态空间维度 A_DIM = env.action_space.shape[0] # 动作空间维度 A_BOUND = env.action_space.high # 动作边界 class PPOAgent: def __init__(self): # 配置GPU参数 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True # 动态申请显存 config.gpu_options.visible_device_list = "0" # 使用第一个GPU self.sess = tf.Session(config=config) self._build_model() self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) def _build_model(self): """ 建立 PPO 网络 """ # 1️⃣ **输入层** self.S = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') self.A = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.R = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'reward') self.advantage = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') # 2️⃣ **Critic（评估网络）** with tf.variable_scope('Critic'): c_hidden = tf.layers.dense(self.S, HIDDEN_UNITS, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(c_hidden, 1) self.critic_loss = tf.reduce_mean(tf.square(self.R - self.v)) self.critic_train_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.critic_loss) # 3️⃣ **Actor（策略网络）** pi, pi_params = self._build_actor('pi', trainable=True) # 当前策略 oldpi, oldpi_params = self._build_actor('oldpi', trainable=False) # 旧策略
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actor_loss = -tf.reduce_mean(tf.minimum(ratio * advantages, clipped_ratio * advantages)) entropy = tf.reduce_mean(dist.entropy()) total_loss = actor_loss - self.config.ENTROPY_COEF * entropy grads...
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tf.maximum：用法tf.maximum(a,b),返回的是a,b之间的最大值， tf.miniimum：用法tf.miiinimum(a,b),返回的是a,b之间的最小值， tf.argmax：用法tf.argmax(a,dimension),返回的是a中的某个维度最大值的索引， tf.argmain：用法tf.argmin(a,dimension),返回的是a中的某个维度最小值的索...
tensorflow中tf.maximum,tf.minimum,tf.argmax,tf.argmain的对比
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np.minimum()与tf.minimum()的用法
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总结：二者用法一致。a=np.array([[[[10,8,3,9],[5,6,7,8]]],[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]],[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]]] )print('a=',a)print('a.shape=',a.shape)c=np.minimum(a[...,:2], a[...,2:]) # 说明在对应位置找最小值print('c=',...
【Numpy】一文向您详细介绍 np.minimum()
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
05-06 1609
🌟【Numpy揭秘】一文详解np.minimum()✨ 📉Numpy库中的np.minimum()，让你轻松找出数组中的较小值！🔬基础用法一目了然，广播机制让你玩转不同形状数组。🎨实际应用中，图像处理、数据分析都不在话下。💡np.maximum()与np.clip()也一并介绍，让你的数据处理如虎添翼！🔮更多高级用法等你来探索。一文在手，数据处理无忧！#Numpy #npminimum #数据处理 #Python编程
numpy.maximum()函数和numpy.minimum()函数的使用
敲代码的小风
12-15 1万+
参考链接: numpy.maximum 参考链接: numpy.minimum 这两个函数的功能大体分别是在两个多维数组中逐元素求最大值和最小值 实验1: 实验2:
tf.cast\tf.argmax\tf.argmin
空字符
07-15 612
1. tf.cast() tf.cast()的作用是将一个张量的类型改变为另外一个类型，如第11行，将浮点型转化为整数型 def cast(x, dtype, name=None): """Casts a tensor to a new type. The operation casts `x` (in case of `Tensor`) or `x.values` (in ...
【Python】np.maximum()和np.minimum()函数详解和示例
不定时分享，互相学习，共同进步
12-08 8981
本文通过函数原理和运行示例，对np.maximum()和np.minimum()函数进行详解，以帮助大家理解和使用。更多Numpy函数详解和示例，可参考........。
tf.maximum
程永强
07-08 3878
tf.maximum site/en/api_docs/api_docs/python/tf/maximum.md maximum( x, y, name=None ) Defined in tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py. See the guide: Math > Basic Math Functions Returns the max of x and y (i.e. x > y ? x : y) element-wis
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