王猛的专栏

TensorFlow随机数生成函数 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.random_normal 正态分布 平均值、标准差、取值类型 tf.truncated_normal ...

import tensorflow as tf batch_size = 8 #定义神经网络的参数 w1 = tf.Variable(tf.random.normal([2,3],stddev = 2,seed = 1)) w2 = tf.Variable(tf.random.normal([3,1],stddev = 2,seed= 1 )) #在shape的一个...

卷积函数是构建神经网络的重要支架，是在一批图像上扫描的二维过滤器。 卷积函数定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops下的nn_impl.py和nn_ops.py文件中。 tf.nn.convolution(input, filter, padding, strides=None, dilatio...

在神经网络中，池化函数一般跟在卷积函数的下一层，它们也被定义在tensorflow-1.1.0/ tensorflow/python/ops下的nn.py和gen_nn_ops.py文件中。 tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) tf.nn.max_pool(value, ks...

TensorFlow中常见的分类函数主要有sigmoid_cross_entropy_with_logits、softmax、log_softmax、softmax_cross_entropy_with_logits等，它们也主要定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops的nn.py和nn_ops.py文件中。 tf.nn.sigmoid_cross_e...

如何加速神经网络的训练呢？目前加速训练的优化方法基本都是基于梯度下降的，只是细节上有些差异。梯度下降是求函数极值的一种方法，学习到最后就是求损失函数的极值问题。 TensorFlow提供了很多优化器（optimizer），我们重点介绍下面这8个： class tf.train.GradientDescentOptimizer class tf.train.AdadeltaOptimizer...

import tensorflow as tf # 输入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 定义网络的超参数 learning_rate = 0.0001 training_...

实际上tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embedding data中的对应的行下的vector 例如： import numpy as np import tensorflow as tf params = np.identity(5) print(params) [[1. 0. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0. 0.]...

函数原型 tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, ...