Tensorflow 函数

最新推荐文章于 2022-07-23 21:32:15 发布
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本文探讨了TensorFlow中tf.nn.conv2d实现卷积的过程，并深入解释了CNN中的maxpool工作原理，帮助读者理解这两种核心操作。
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

2024年最全Tensorflow常用函数汇总_tensorflow函数，使用指南
2401_84919661的博客
05-15 1070
操作描述返回一个用于寄存op类型的梯度函数的装饰器设置操作节点类型op_type的节点没有指定的梯度返回一个用于寄存op类型的shape函数的装饰器表示tensor的shape与other合并shape信息，返回一个TensorShape类与other的维度相连结返回tensor的rank返回tensor的维度以list的形式返回tensor的shape判断shape是否为兼容TensorShape(None)与其他任何shape值兼容判断dims是否为兼容。
高级TensorFlow - TensorFlow函数式API：自定义层和损失函数
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01-05 2052
深度学习使复杂模型能够直接从原始数据中学习模式和特征，从而彻底改变了机器学习领域。在这种情况下，Keras 库凭借其直观的界面和强大的抽象功能，在研究人员和从业者中广受欢迎。Keras 的主要优势之一是它允许创建自定义层和损失函数的灵活性。在本文中，我们将深入探讨自定义层和自定义 keras 损失函数，探索它们是什么、如何创建它们以及它们在构建复杂的神经网络架构中的重要性。神经网络由各层构成，每层负责输入数据的特定转换。Keras。
Tensorflow函数说明（1）
不知道是谁的博客
03-24 913
Graph 表示可计算的图，其中包含 operation （节点） 和 tensor （边）对象。开始执行程序时会有默认的图建立，可以用 tf.get_default_graph() 来访问。添加操作到默认的图里面可以用下面的方法。 c = tf.constant(4.0) assert c.graph is tf.get_default_graph()即不指明创建新图，则所有操作都加到默认的图
tensorflow 中stack和unstack函数的使用
qq1483661204的博客
12-30 3699
tensorflow中stack和unstack的使用，我们看代码分析：import tensorflow as tf a = tf.constant([2,3,1]) b = tf.constant([6,8,9]) c = tf.stack([a,b],axis=0) d = tf.stack([a,b],axis=1) with tf.Session() as sess:
pytorch和tensorflow函数对应关系(持续更新)
To_be_little的博客
04-24 7604
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TensorFlow常用函数
qq_42250782的博客
02-28 996
TensorFlow常用函数 目录TensorFlow常用函数1 tensorflow.where()1.1 where(t) 返回Tensor==True的索引坐标1.2 where(t, a, b) 合并两个Tensor数据, t, a, b 必须是同shape 或者 可进行广播broadcastable2 tensorflow.reduce_sum()3 tensorflow.random.normal()4 tf.random.uniform()5 tensor.reshape()6 tensor
tensorflow函数学习
weixin_39780859的博客
01-28 1815
tf.contrib.learn.ModelFnOps等价于tf.estimator.estimator_spec
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01-24 1986
TensorFlow基础函数语句，入门须知
tensorflow常用基础函数汇总
勿忘初心方得始终
01-16 1008
1. tf.reduce_mean计算张量沿着指定维度的平均值 tf.reduce_mean(张量名,axis=操作轴) 2. tf.reduce_sum计算张量沿着指定维度的和 tf.reduce_sum(张量名，axis=操作轴) 3. tf.Variable ()将变量标记为“可训练”，被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。神经网络训练中，常用该函数标记待训练参数。 tf.Variable(初始值) w=tf.Variable(tf.random.normal([2, 2], mean=0, s
tensorflow einsum函数
weixin_49346755的博客
07-23 894
用于实现tensorflow中张量的点积、外积、装置、矩阵乘法等操作，einsum是一个表达以上这些运算，包括复杂张量运算在内的优雅方式，基本上，可以把einsum看成一种领域特定语言。一旦你理解并能利用einsum，除了不用记忆和频繁查找特定库函数这个好处以外，你还能够更迅速地编写更加紧凑、高效的代码。2、矩阵乘法，c[i,k]=sum_ja[i,j]*b[j,k]1、矩阵点积，c=sum_ia[i]*b[i]3、矩阵转置，b[j,i]=a[i,j]4、获取矩阵的对角元素。...
凸优化、拉格朗日乘子、KKT条件
小小白
05-22 7954
在学校开的机器学习课上老师讲了拉格朗日乘子和KKT条件，当时百思不得其解啊，为什么约束区域如果不包括可行解，那么最优解一定在边界上？后来在网上查了凸函数的性质：Convex optimization is a subfield of optimization that studies the problem of minimizing convex functions over convex se...
RuntimeError: CUDA out of memory in pytorch
小小白
07-09 3316
今天尝试了一下Transformer，一直遇到当validate若干次之后爆显存，一开始以为参数过多，batch size过大，但是无济于事。谷歌了相关内容，发现原来是需要加 with torch.no_grad(): 否则，积累的梯度应该是会一直放在显存里的...用了这一行就会停止自动反向计算梯度 emmmmm，记录下又一个踩过的坑。。。。 ...
SVM的算法数学推导过程
小小白
05-22 1772
推荐一个讲SVM比较清楚的博主：解密SVM
EM算法以及推导过程
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06-19 896
一个对推导证明非常棒的博客，感觉比《统计学习方法》讲的清楚The EM Algorithm回头看三硬币问题感觉清楚不少
机器学习大作业之单变量朴素贝叶斯分类器
小小白
04-30 778
一开始用python写的，后来发现要延伸到二维的贝叶斯分类，然后想画一个二元正态分布图就很难....后来改用matlab基础知识：Bayesian Principle:（查询书《模式分类》第二章Task 1According to the above principle and theory in section 2.2, design a Bayesian classifier for the ...
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05-29 161
各种优化方法总结比较SGD(stochastic gradient descent)Momentum
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以下是使用TensorFlow函数建模的一般步骤： 1. 导入TensorFlow库 ```python import tensorflow as tf ``` 2. 构建输入层 ```python input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)) ``` 3. 构建...
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