tensorflow2.0基础之Broadcasting

最新推荐文章于 2024-01-17 21:14:59 发布
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博客主要介绍了TensorFlow 2.0基础中的Broadcasting相关内容，借助Python语言，围绕TensorFlow这一深度学习框架展开，为相关技术学习提供基础。
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numpy与tensorflow中的广播(broadcast)机制
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Tensorflow2.0笔记 - 基础数学运算
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本笔记主要记录基于元素操作的+,-,*,/,//,%,**,log,exp等运算，矩阵乘法运算，多维tensor乘法相关运算。
Tensorflow2.0：卷积神经网络CNN
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【入门教程】TensorFlow 2.0 模型：模型类的建立
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文 /李锡涵，Google Developers Expert 本文节选自《简单粗暴 TensorFlow 2.0》 在《【入门教程】TensorFlow 2.0 基础：张量、自动求导与优化器》中，我们手工实现了一个简单的线性回归模型。不过，当模型变得日益复杂时，直接将模型代码写在主程序中就显得臃肿且难以重用了。于是，我们希望有一个高层的模型类，能够帮助我们将模型进行封装。本篇文章即介绍模型类的建立方法。 在 TensorFlow 中，推荐使用 Keras (tf.keras) 构建...
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引言 torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d，在pytorch构建模型中，都可以作为最大池化层的引入，但前者为类模块，后者为函数，在使用上存在不同。 1. torch.nn.functional.max_pool2d pytorch中的函数，可以直接调用，源码如下： def max_pool2d_with_indices( input: Tensor, kernel_size: BroadcastingList2[int], str
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3.4_ BroadcastingBroadcasting 机制主要过程理解优点能否 Broadcasting练习tf.broadcast_toBroadcast VS Tile 张量维度扩张的手段，但是没有在数据层面上的复制。 是一种数据优化的手段。高效且直观。 Broadcasting 机制 expand without copying data VS tf.tile 进行数据层面上的 c...
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在进行机器学习、神经网络的变成过程当中，基本上是一定会使用到矩阵或者向量的，但是如果不了解Python/Numpy中的矩阵或者向量的特性，则会经常出现一些自己意想不到的bug，并且调试起来非常困难。 下面我们就来看看它们有哪些特性。 一、首先我们先一起了解一下Python/Numpy中的广播（Broadcasting）特性 在python或者Numpy中，如果你用一个向量 和一个 常数相加，...
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