qq_40245400的博客

左边为log（D（x）），右边为log（1-log（D（G（x））））函数图像先训练D(x)MAX D(X)：根据损失函数，函数图像只有在D(x)值最大时，loss是最小(辨别器loss为真实图像和噪声的交叉熵的和)，所以MAX D(x)。再训练G(X)MINI G(X): 使损失函数第二项 越小则生成器的loss越小，https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42193719/article/details/104595882...

简单自编码器实现在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的结果也是Tensor。一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别，因为TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理。但是在输出网络时，输出的结果仍为Tensor，当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其

转自 https://blog.youkuaiyun.com/qq_36229876/article/details/106451399https://blog.youkuaiyun.com/qq_36229876/article/details/106451399与numpy的互相转换，必不可少。请注意，tf2因为使用eager机制，转换时不需要new session。出现如下错误，多半是没有搞清楚所在环境。‘Tensor’ object has no attribute ‘numpy’TF1.xtensor -&