fVector的博客

#第一种方式 import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers inputs = keras.Input(shape =(784,)) dense1 = layers.Dense(64,activation = 'relu') x = dense1(inputs) dense2 = layers.Dense(64,activation = 'relu') x

为什么dense1后面可以接()然后把参数输入进去？ import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers inputs = keras.Input(shape =(784,)) dense1 = layers.Dense(64,activation = 'relu') x = dense1(inputs) #为什么dense1后面可以接()然后把参数输入进去 d

higher-order derivatives 高阶导数 import tensorflow as tf ''' 使用tf.GradientTape()记录梯度,含有两个参数,默认persistent = False, watch_accessed_variables = True, persistent = False的话那么梯度就只能计算一次，因为计算一次后梯度就会被释放掉，如果像计算多次，那么一定要使persistent为True。 watch_accessed_varibles = True的

import tensorflow as tf tensor = tf.constant(0) #产生常数 tf.rank(tensor) #0,常数的秩为0 #直接打印tensor print(tensor) #tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32), 会出现值，shape和dtype #tensor 转换为numpy,只需要tensor后加 '.numpy()'即可 tensor.numpy() x = tf.constant([[1,1],