Tensorflow中的函数

1. tf.contrib.data.map_and_batch

tf.contrib.data.map_and_batch(
    map_func,
    batch_size,
    num_parallel_batches=None,
    drop_remainder=False,
    num_parallel_calls=None 
)

复合实现map和batch。
map_func横跨dataset的batch_size个连续元素,然后将它们组合成一个batch。在功能上,它相当于map 后面跟着batch。但是,通过将两个转换融合在一起,实现可以更有效。在API中展示此转换是暂时的。一旦自动输入管道的优化实现了,map和batch的融合会自动发生,这个API将被弃用。

参数:

map_func:将tensor的嵌套结构映射到另一个tensor嵌套结构的函数。

batch_size:tf.int64,标量tf.Tensor,表示要在此数据集合并的单个batch中的连续元素数。

num_parallel_batches:(可选)tf.int64,标量tf.Tensor,表示要并行创建的batch数。一方面,较高的值可以帮助减轻落后者的影响。另一方面,如果CPU空闲,较高的值可能会增加竞争。

 

drop_remainder:(可选)tf.bool,标量tf.Tensor,表示是否应丢弃最后一个batch,以防其大小小于所需值; 默认行为是不删除较小的batch。

num_parallel_calls:(可选)tf.int32,标量tf.Tensor,表示要并行处理的元素数。如果未指定,则将并行处理batch_size * num_parallel_batches个元素。

返回:
一个Dataset转换函数,它可以传递

TensorFlow中的`slim`函数是一个用于构建和管理神经网络的高级API。它是TensorFlow中的一个子模块,提供了一组方便的函数和类,可以简化模型的定义和训练过程。 `slim`函数主要用于定义神经网络的结构,包括卷积层、池化层、全连接层等。通过使用`slim`函数,你可以更加简洁地定义和组织复杂的神经网络模型。 下面是一个使用`slim`函数定义一个简单卷积神经网络的例子: ```python import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim def my_model(inputs): with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], activation_fn=tf.nn.relu): net = slim.conv2d(inputs, 32, [3, 3]) net = slim.max_pool2d(net, [2, 2]) net = slim.conv2d(net, 64, [3, 3]) net = slim.max_pool2d(net, [2, 2]) net = slim.flatten(net) net = slim.fully_connected(net, 128) net = slim.dropout(net, 0.5) outputs = slim.fully_connected(net, num_classes, activation_fn=None) return outputs # 构建输入张量 inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3]) # 构建模型 outputs = my_model(inputs) # ... 接下来可以进行训练、评估等操作 ``` 在这个例子中,通过调用`slim.conv2d`、`slim.max_pool2d`、`slim.fully_connected`等函数,可以方便地构建卷积神经网络。`slim.arg_scope`函数可以设置一些默认参数,使得代码更加简洁。 总的来说,`slim`函数提供了一种更加高级、便捷的方式来定义和管理神经网络模型,在TensorFlow中被广泛使用。
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