zyy_DL的博客

功能：从均匀分布中输出随机值。random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)参数：shape：张量形状minval：随机值范围下限，默认0maxval:随机值范围上限，如果 dtype 是浮点，则默认为1 。d...

功能：产生截断正态分布随机数，取值范围为[ mean - 2* stddev, mean + 2*stddev ]truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)参数名必选类型说明shape是...

功能：根据input_ids中的id，寻找embeddings中的第id行，即选取一个张量里面索引对应的元素tf.nn.embedding_lookup( params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None)参数...

功能：计算张量的指定维度上的元素的平均值，一般用作降维或者是求得平均值reduce_mean( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)参数必选类型说明input_tensor是待减少的张量axis否...

功能：计算并返回噪声对比估计(NCE, Noise Contrastive Estimation)训练损失。tf.nn.nce_loss( weights, biases, labels, inputs, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None, r...

我对原博客做了一些整理，删减操作，同时自己添加了一些理解。一、简介​ TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。​ Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。​ TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行...