weixin_42360095的博客

举个栗子： x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) 为什么要使用tf.placeholder? 因为每一个tensor值在graph上都是一个op， 当我们将train数据分成一个个minibatch然后传入网络进行训练时， 每一个minibatch都将是一个op， 这样的话，一副graph上的op未免太多，也会产生巨大的开销； 于是就有了tf.pla...

原文链接：https://stackoverflow.com/questions/40731433/understanding-tf-extract-image-patches-for-extracting-patches-from-an-image?newreg=2f7aa12c4b6d4870a979698318d457a4 tf.extract_image_patches: 提取图片中的一小...

tf.pad：填充函数 tf.pad( tensor,paddings, mode='CONSTANT',name=None) tensor是要填充的张量 padings ，代表每一维填充多少行/列，它的维度一定要和tensor的维度是一样的，这里的维度不是传统上数学维度，如[[2,3,4],[4,5,6]]是一个3乘4的矩阵，但它依然是二维的，所以pad只能是[[1,2],[1,2]]这种。...

https://blog.youkuaiyun.com/wuzqchom/article/details/74785643

tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0)，这个 语句是在tensorflow实战Google深度学习框架中看见的，可以参看63页，运用的是交叉熵而不是二次代价函数。 功能：可以将一个张量中的数值限制在一个范围之内。（可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时，不会出现log0这样的错误或者大于1的概率） 参数：（1）1-y：input数据（2）1e-10、1.0是对数据...

根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。 2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出宽高为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。 我们知道，padding的方式在tensorflow里分两种，一...