TensorFlow Identity讲解

最新推荐文章于 2024-08-26 12:39:51 发布
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分类专栏： Tensorflow-OP 文章标签： tensorflow
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Python深度学习基于Tensorflow（2）Tensorflow基础
bigcrab的博客
05-06 1012
首先是Tensorflow的安装，由于可能会出现版本冲突，最好在conda环境安装，同时，目前windows版本好像只支持2.10，更高的版本目前只支持linux系统。GPU涉及到显卡，这里可以在命令行输入nvidia-smi获取GPU信息!list 在 numpy 中叫 ndarray，在 tensorflow 中叫 tensor，其性能上的主要区别是：ndarray只能在CPU上计算，而tensorflow不仅可以在CPU上计算，也可以在GPU/TPU上计算。
卷积神经网络详细讲解 及 Tensorflow实现
Welcome to Yubao Liu's Blogs Page
06-21 1716
Reference 本文主要参考以下链接： Google《Tensorflow实战》 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ https://blog.youkuaiyun.com/marsjhao/article/details/72900...
tensorflow identity
qq_20488317的博客
07-20 563
Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value. Args: input: A Tensor. name: A name for the operation (optional). Returns: A Tensor. Has the same type as input.
TensorFlow 中 identity 函数理解
Harry的博客
04-03 1368
理解 identity: n.身份; 本身; 本体; 特征; 特有的感觉(或信仰); 同一性; 相同; 一致; identity的意思是自身的意思，简单说就是赋值。 x = tf.Variable(0.0) y=x 和下面的： x = tf.Variable(0.0) y=tf.identity(x) 的区别在于，x是tensor类型，直接利用=只是拷贝内存，而y不会作为一个tensor在图中出现...
TensorFlow 中的identity()函数
星之所望的博客
02-11 306
identity: n.身份; 本身; 本体; 特征; 特有的感觉(或信仰); 同一性; 相同; 一致; identity的意思是自身的意思，简单说就是赋值。 x = tf.Variable(0.0) y=x 和下面的： x = tf.Variable(0.0) y=tf.identity(x) 的区别在于，x是tensor类型，直接利用=只是拷贝内存，而y不会作为一个ten...
Tensorflow identity 笔记
continueOo的博客
03-24 860
概述： 在tensorflow学习中，经常会用到identity这个操作，一直不知道原因，这里留下一点学习记录。直接上代码。代码功能：我们想完成tensorflow下的自增计算操作，也就是x += 1，这要在计算图上完成并没有想象的简单。import tensorflow as tfx = tf.Variable(0.0) #tensor加操作，自身x也增1 x_plus_1 = tf.assig
【tensorflow】tf.identity()
PartyPartyAnimal的博客
08-01 592
常与tf.control_dependencies(self, control_inputs)配合使用，只有当这个上下文管理器中的是一个操作时，control_inputs才会执行。 x = tf.Variable(0.0) x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) with tf.control_dependencies([x_plus_1]): y = x...
第J1周：ResNet-50算法实战与解析（TensorFlow版）
最新发布
weixin_43414521的博客
08-26 1218
残差网络是为了解决神经网络隐藏层过多时，而引起的网络退化问题。退化（degradation）问题是指：当网络隐藏层变多时，网络的准确度达到饱和然后急剧退化，而且这个退化不是由于过拟合引起的。拓展：深度神经网络的"两朵乌云"梯度弥散/爆炸简单来讲就是网络太深了，会导致模型训练难以收敛。这个问题可以被标准初始化和中间层正规化的方法有效控制。网络退化随着网络深度增加，网络的表现先是逐渐增加至饱和，然后迅速下降，这个退化不是由过拟合引起的。梯度消失：随着深度增加，梯度急剧减小。
TensorFlow 2.0 模型保存与转换：.pb格式详解
xziyuan的博客
07-08 1578
tensorflow原生保存的模型不适用于多平台使用，将模型转化为.pb格式，可以更加方便的转化为别的格式，本文主要介绍如何转化.pb格式。这种方式是训练完，然后使用tf.saved_model.save()函数保存模型，然后将模型转化为.pb格式.这种方式的好处是可以将别人训练好的.h5模型文件拿来转.pb模型。测试转化的.pb模型是否转化成功，能否加载。
tensorflow feature_columns
Hesy_H的博客
12-22 1098
tensorflow feature_column
tensorflow的tf.identity的函数理解
qq_18604793的博客
09-02 7790
tensorflow中变量的定义 tf.identity是tensorflow定义变量的一种方法，要理解tf.identity首先要理解tensorflow中定义变量的方法： 直接定义法tf.Variable： x = tf.Variable(1.0,name='x') tf.get_variable法 tf.get_variable不仅仅可以定义一个新变量，而且还可以用于获取已经定义的变量，相当于c++里的变量声明； x = tf.get_variable("x",1.0) tensor操作
TensorFlow笔记——(2) tf.group(), tf.tuple 和 tf.identity()
Lavi的专栏
04-15 1万+
引言 最近在读别人写的代码的时候看到下面的代码。 update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS, first_clone_scope) ...... update_op = tf.group(*update_ops) 不太明白这个group()函数的作用是什么，于是上网进行了一番学习，在此记录一下，也分享出来供新手参考。 ...
关于tf.identity 和tf.control_dependencies
weixin_34208185的博客
02-23 162
最近在stackoverflow上看到一个问题，链接是In TensorFlow, what is tf.identity used for?。最高票的答案贴了两段代码，说明了使用tf.identity后，才会得到累加的效果，但并未解释其中原因，这篇文章做一些解释，有不对的地方还请大神指点。 首先，从tensor的定义说起，官网的解释为：A te...
tf.group()和tf.identity()含义
dlhlSC的博客
07-16 838
1-tf.group() 最近看tf项目源代码的时候，出现了下面的代码: train_op = tf.group(main_loss, aux_losss, bottleneck.updates[1]) 想把代码改成多GPU训练，因此需要详细了解代码含义。 实际上，通过查询API接口，这行代码相当于把main_loss, aux_losss, bottleneck.updates[1]三个op（算子）合并为了一个op，然后在session run的时候同时执行 2-tf.identity() 讲到tf.g
tensorflow中的api说明
biubiubiu888的博客
08-25 635
  目录 １．tf.identify()与 tf.assign_add ２．tf.control_dependencies ３．tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer  4.    tf.truncated_normal() １．tf.identify()与 tf.assign_add 先解释tf.identify()： im...
Tensorfow中使用tf.identity()的作用
David's Tweet
08-02 4万+
先来看TensorFlow中对identity的定义： #################################################################################################### def identity(input, name=None):  # pylint: disable=redefined-builtin ...
Tensorflow一些常用基本概念与函数（2）
热门推荐
lenbow的博客
08-11 8万+
摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之二。
[Tensorflow]tensor 数学运算和逻辑运算
vcvycy的专栏
11-09 3万+
一、arthmetic 算术操作（+，-，*，/，Mod） #运算规则：element-wise。即c[i,j,..,k]=a[i,j,..,k] op b[i,j,..,k] #两个tensor 运算，以ts1和ts2为例：ts1=tf.constant(1.0,shape=[2,2])ts2=tf.Variable(tf.random_normal([2,2]))sess.run(tf.gl
深度学习与TensorFlow：Python中的高级人工智能数学方法
5. **单位矩阵(Identity Matrix/Operator)**：单位矩阵是满足特定条件的方阵，它的逆仍然是自身，常用于矩阵运算的标准化。 6. **行列式(Determinant)**：行列式提供了关于矩阵是否可逆的信息，以及在几何变换中...
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