tensorflow笔记 ：常用函数说明

最新推荐文章于 2024-03-14 11:01:47 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/zhangbojiangfeng/p/6669875.html
本文介绍了常用的数学函数及其梯度计算方法，并演示了如何通过编程语言生成变量。此外，还探讨了这些函数在机器学习和深度学习中的应用。

常用函数说明，梯度、产生变量等

http://blog.youkuaiyun.com/c2a2o2/article/details/69061539

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangbojiangfeng/p/6669875.html

TensorFlow笔记：TensorFlow常用函数详解
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TensorFlow笔记：TensorFlow常用函数详解TensorFlow是目前最流行的深度学习开发库之一，它具有强大的计算能力、可扩展性和易用性。在TensorFlow中，许多核心操作都通过函数的形式来实现，掌握这些常用函数对于使用TensorFlow实现深度学习模型非常重要。本篇文章将针对TensorFlow中常用函数进行详细说明。
tensorflow笔记：常用函数说明
Wried的博客
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tensirflow相关函数
【Tensorflow】tensorflow笔记 ：常用函数说明
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转载自：http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52805444 tensorflow笔记系列：  （一） tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释  （二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析  （三） tensorflow笔记：多层LSTM代码分析  （四） tensorflow笔记：常用函数说明
tensorflow2.0:常用函数
sinat_40304087的博客
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这一系列的文章是【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibili的笔记，这系列课程讲得很好，推荐观看。话不多说直接放代码： #导入需要的库： import tensorflow as tf import numpy as np #类型转换：tf.cast a= tf.constant([1,2,3]) #默认为int32 b= tf.cast(a, dtype= tf.float64) #转换为float64 print(b) tf.reduce_max(a) #得到最大值 tf
4.2 Tensorflow笔记:池化函数
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池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要作用是提供了很强的鲁棒性（例如max-pooling是取一小块区域中的最大值，此时若此区域中的其他值略有变化，或者图像稍有平移，pooling后的结果仍不变），并且减少了参数的数量，防止过拟合现象的发生,同时参数的减少对于计算而言也有一定的帮助。其中,input为输入,conv为卷积层,由卷积核构成,pool为池层,由池化函数构成最后是全连接层与输出层,其负责对卷积层提取的特征进行处理以获得我们需要的结果。。
tensorflow笔记：常用函数
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常用函数1、tf.constanttf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=’Const’,verify_shape=False) 作用：创建一个常量tensor 参数： value: 一个dtype类型（如果指定了）的常量值或list。 　　如果value是一个list，len(value)不能够超过shape参数指定的大小（如果已指定)
Tensorflow笔记：激活函数，损失函数，交叉熵
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神经元模型：用数学公式表示为：?(∑????? + ?)，f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单 元构成的。 激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh 等。 ① 激活函数 relu: 在 Tensorflow 中，用 tf.nn.relu()表示 ② 激活函数 sigmoid：在 Tensorflow 中...
2 Tensorflow笔记:池化函数
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池化卷积神经网络的结构其中,input为输入,conv为卷积层,由卷积核构成,pool为池层,由池化函数构成最后是全连接层与输出层,其负责对卷积层提取的特征进行处理以获得我们需要的结果池化函数的意义池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要作用是提供了很强的鲁棒性（例如max-pooling是取一小块区域中的最大值，此时若此区域中的其他值略有变化，或者图像稍有平移，pooling后的结果仍不变），并...
tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释
DATA8866的博客
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感谢原创作者，解释的很详细：http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52677412 tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架，可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial，极客学院的文档，以及综合tensorflow的源码，把自己的心得整理了一下，作为自己的备忘录。 tensorflow笔
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"Tensorflow笔记3_03251" 这篇笔记主要介绍了如何在TensorFlow框架下搭建神经网络，特别是使用tf.keras进行快速建模。笔记涵盖了两种学习TensorFlow API的方法，以及神经网络搭建的基本步骤。 首先，笔记提到了...
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