
keras
亦星然
这个作者很懒,什么都没留下…
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control_flow_ops.while_loop函数循环
control_flow_ops.while_loop函数循环_, ignore_mask = K.control_flow_ops.while_loop(lambda b,*args: b<m, loop_body, [0, ignore_mask])lambda b,*args: b<m:是条件函数 ( lambda 是匿名函数关键字。b,*args是形参,b<m是返回的结果)loop_body:是循环目标函数[0, ignore_mask]:是函数的起始实参翻译 2020-10-28 14:27:27 · 305 阅读 · 0 评论 -
placeholder 张量维数 张量的shape
from keras import backend as Kimport tensorflow as tfsess = tf.Session()a1 = K.placeholder(shape = (1,3))a2 = K.placeholder(shape = (3,)) # 此处填写(3,)与(3)均可。但(3,) != 3, 而(3) == 3。故(3,)与(3)含义不同a11, a22 = sess.run([a1, a2], feed_dict = {a1:[[6,7,8]],原创 2020-10-27 19:23:58 · 665 阅读 · 0 评论 -
Lambda层
keras Lambda层使用keras中Lambda层的使用翻译 2020-10-26 22:12:48 · 471 阅读 · 0 评论 -
tf.round() K.round() 四舍六入五取偶
TensorFlow里的算子round不是什么四舍五入,而是Bankers Rounding——四舍六入五取偶import tensorflow as tfx = tf.constant([0.9, 2.5, 2.3, 1.5, -4.5])with tf.Session() as sess: sess.run(tf.round(x))# array([ 1., 2., 2., 2., -4.], dtype=float32)TensorFlow ops:tf.round为“Ban翻译 2020-10-26 22:11:36 · 1967 阅读 · 0 评论 -
tensorflow及keras中session的用法
使用方式import tensorflow as tffrom keras import backend as Kx = K.arange(0,13)with tf.Session() as sess: print(sess.run(x))参考链接:tf.keras.backend.arange函数tf.keras.backend.arange(start,stop=None,step=1,dtype=‘int32’)如果只提供一个参数,它实际上是“stop”参数翻译 2020-10-26 22:07:12 · 3269 阅读 · 0 评论