tf.square()

最新推荐文章于 2021-09-25 15:59:53 发布
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博客介绍了tf.square()函数的功能，该函数可对输入元素a里的每一个元素求平方。

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tf.square()是对a里的每一个元素求平方

结果如下：


垚1234
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【雕爷学编程】Arduino 手册之数学运算 square()
雕爷学编程
09-04 696
例如，square(Serial.parseInt()) 的结果可能是错误的，因为 Serial.parseInt() 会返回一个 int 类型的数，而 square() 函数会将其当作一个地址来处理。square() 是 Arduino 数学库中的一个函数，它的作用是计算一个数的平方，即这个数乘以自己。square() 函数的语法是 square(x)，其中 x 是任意类型的数。可以使用 square() 函数和牛顿迭代法来计算一个数的开方，即满足 x^2 = y 的 x 值，其中 y 是给定的数。
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tf.square(x, name=None) 对x内的所有元素进行平方操作 import tensorflow as tf x=[1,3] y=tf.square(x) with tf.Session() as sess: print(sess.run(y)) 结果如下: C:\Users\JIN\Anaconda3\python.exe D:/tensorflow练习/练习.py 2...
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tf.square square( x, name=None ) 功能说明： 计算张量对应元素平方 参数列表： 参数名必选类型说明 x 是 张量 是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一种类型 ...
tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))是什么意思
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好的，用户问的是“tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))是什么意思”。首先，我需要确认用户的背景。可能是一个刚开始学习TensorFlow或深度学习的新手，对损失函数的计算不太清楚。用户可能在使用神经网络时...
t_ic, x_ic, h_real_ic, h_imag_ic = X_ic with tf.GradientTape() as tape: u_pred_ic, v_pred_ic = model(tf.stack([t_ic, x_ic], axis=1)) loss_ic = tf.reduce_mean(tf.square(u_pred_ic - h_real_ic) + tf.reduce_mean(tf.square(v_pred_ic - h_imag_ic))
03-27
loss_ic = tf.reduce_mean(tf.square(u_pred_ic - h_real_ic) + tf.square(v_pred_ic - h_imag_ic)) 这样，每个样本的实部和虚部的平方差相加，然后整体求平均。而用户当前的代码是先对实部求平均，再对虚部求平均...
def compute_loss(model, X_ic, X_bc, X_pde): # 初始条件损失（t=0时的解） t_ic, x_ic, h_real_ic, h_imag_ic = X_ic with tf.GradientTape() as tape: u_pred_ic, v_pred_ic = model(tf.stack([t_ic, x_ic], axis=1)) loss_ic = tf.reduce_mean(tf.square(u_pred_ic - h_real_ic) + tf.reduce_mean(tf.square(v_pred_ic - h_imag_ic)) # 周期性边界条件损失（x=-5和x=5处的解和导数相等） t_bc, x_bc_left, x_bc_right = X_bc # 左边界预测 u_left, v_left = model(tf.stack([t_bc, x_bc_left], axis=1)) u_x_left = tape.gradient(u_left, x_bc_left) v_x_left = tape.gradient(v_left, x_bc_left) # 右边界预测 u_right, v_right = model(tf.stack([t_bc, x_bc_right], axis=1)) u_x_right = tape.gradient(u_right, x_bc_right) v_x_right = tape.gradient(v_right, x_bc_right) # 边界损失 loss_bc = (tf.reduce_mean(tf.square(u_left - u_right)) + tf.reduce_mean(tf.square(v_left - v_right)) + tf.reduce_mean(tf.square(u_x_left - u_x_right)) + tf.reduce_mean(tf.square(v_x_left - v_x_right))) # PDE残差损失（方程本身的误差） t_pde, x_pde = X_pde with tf.GradientTape(persistent=True) as tape: tape.watch([t_pde, x_pde]) u_pde, v_pde = model(tf.stack([t_pde, x_pde], axis=1)) # 计算二阶导数 u_x = tape.gradient(u_pde, x_pde) u_xx = tape.gradient(u_x, x_pde) v_x = tape.gradient(v_pde, x_pde) v_xx = tape.gradient(v_x, x_pde) # 计算时间导数 u_t = tape.gradient(u_pde, t_pde) v_t = tape.gradient(v_pde, t_pde) # PDE残差 f_real = -v_t + 0.5 * u_xx + (u_pde**2 + v_pde**2) * u_pde f_imag = u_t + 0.5 * v_xx + (u_pde**2 + v_pde**2) * v_pde loss_pde = tf.reduce_mean(tf.square(f_real) + tf.square(f_imag)) # 总损失（加权求和） total_loss = 1.0 * loss_ic + 1.0 * loss_bc + 1.0 * loss_pde return total_loss
03-27
loss_ic = tf.reduce_mean(tf.square(u_pred_ic - h_real_ic) + tf.reduce_mean(tf.square(v_pred_ic - h_imag_ic)) ``` - **数学表达式**： $$ L_{ic} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} [ (u(t_0,x_i)-u^*(x_i))^2 + ...
loss=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = tf.trainable_variables() train_step=tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)有这个错误AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'trainable_variables'怎么改
05-31
loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = tf.trainable_variables() train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list) ``` 那么您需要将其修改为： ``...
tf.square（）
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照例，感谢：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/math/square tf.math.square(     x,     name=None )  功能：计算元素x的平方 Args: x: A Tensor or SparseTensor. Must be one of the following types: half, ...
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用例对应的源代码，觉得有帮助可以Star import tensorflow as tf # tf.square( # x, # name=None # ) # # Computes square of x element-wise. with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.square(3))) # ...
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功能：计算元素x里每一个元素的平方 tf.math.square ( x, name=None ) 参数说明： x - 一个张量或者是稀疏张量。必须是下列类型之一：half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128. name - 操作的名字 (可选参数). 示例如下： import tensorflow a...
tf.squard_difference() 和 tf.square()区别
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11-05 3984
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Tensorflow调用tf.square遇到的一个问题问题介绍新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 问题介绍 该问题是在训练全连接网络中发现loss振荡遇到的。 问题如下： 调用tf.square(y - y_
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1.常用函数 强制tensor转换为该数据类型：tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值：tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值：tf.reduce_max(张量名) 2.理解axis 在一个二维张量或者数组中，可以通过调整axis等于0或者1控制执行维度。axis=0表示纵向操作，axis=1代表横向操作。 计算张量沿着指定维度的平均值：tf.reduce_mean(张量名，axis=操作轴) 计算张量沿着指定维度的和：tf.
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