tf函数使用记录

最新推荐文章于 2022-06-16 10:00:00 发布

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16 篇文章

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本文介绍 TensorFlow 官方提供的 tf.squeeze 函数使用方法，该函数可以从张量中删除指定或所有大小为1的维度。例如，对于一个形状为 20x1x10x16x1 的张量，通过调用 tf.squeeze 并设置 axis=1 后，张量形状将变为 20x10x16x1。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tensorflow官方网站：https://www.tensorflow.org/
1.tf.squeeze
从tensor中删除指定或者所有大小是1的维度

如：
capsules为20x1x10x16x1的tensor
cap=tf.squeeze(capsules, axis=1)
则cap为20x10x16x1的tensor

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深度学习笔记（四）——使用TF2构建基础网络的常用函数+简单ML分类实现

拨雪寻春，烧灯续昼

01-12

1280

以Tensorflow-2为例，介绍了搭建一个基础的分类网络需要的主要基础函数及其功能。

tf.Keras (tf-1.15)使用记录3-model.compile方法

普通攻击往后拉的博客

02-01

914

是 TensorFlow Keras 中用于配置训练模型的方法。在开始训练之前，需要通过这个方法来指定模型的优化器、损失函数和评估指标等。

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tf常用函数使用

fuhanga123的博客

04-17

2375

tf常用函数使用 tf.equal(A, B)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素，如果是相等的那就返回True，反正返回False，返回的值的矩阵维度和A是一样的 import tensorflow as tf import numpy as np A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4,3,2]] with tf.Session() as sess: p...

MATLAB中tf函数的使用

jk_101的博客

06-16

5万+

使用tf创建实值或复值传递函数模型，或转换动态系统模型传递函数形式。传递函数是线性时不变系统的频域表示。例如，考虑由传递函数表示的连续时间SISO动态系统sys(s) = N(s)/D(s)，在哪里s = jw和N(s)和D(s)分别称为分子多项式和分母多项式。这tf模型对象可以表示连续时间或离散时间中SISO或MIMO传递函数。可以通过直接指定其系数或通过转换另一种类型的模型(如状态空间模型)来创建传递函数模型对象ss)转换成传递函数形式。也可以使用tf为了创建广义状态空间(genss......

Tensorflow - tf常用函数使用（持续更新中）

weixin_30840573的博客

09-03

254

本人较懒，故间断更新下常用的tf函数以供参考：一、tf.reduce_sum( ) reduce_sum( )个人理解是降维求和函数，在 tensorflow 里面，计算的都是 tensor，可以通过调整 axis 的维度来控制求和维度。参数： input_tensor：要减少的张量.应该有数字类型. axis：要减小的尺寸.如果为None(默认),则缩小所有...

tf.split()函数的用法

u013049912的博客

06-19

351

https://blog.youkuaiyun.com/mls0311/article/details/82052472

tf.add_n函数的用法

UESTC_C2_403的博客

05-30

4万+

tf.add_n([p1, p2, p3....])函数是实现一个列表的元素的相加。就是输入的对象是一个列表，列表里的元素可以是向量，矩阵，等例如： import tensorflow as tf; import numpy as np; input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]) input2 = tf.Variable(tf.random_uniform

tf.one_hot函数详解，看了很多介绍写的比较模糊，结合理解看懂了记录下来，分享给更多需要的朋友！

05-30

在这个实例中，我们使用 tf.one_hot 函数将整数索引 `[0, 1, 2, 3]` 转换为独热编码。我们定义了三个变量 `var1`、`var2` 和 `var3`，它们的参数分别为 `axis=0`、`axis=1` 和 `axis=1`。输出解释输出结果为： ...

关于tf.TFRecordReader()函数的用法解析

09-17

### tf.TFRecordReader()函数详解 #### 一、引言在深度学习与机器学习领域，高效地处理大量数据是十分重要的。TensorFlow作为一款流行的开源机器学习框架，提供了多种工具来帮助开发者管理和处理数据集。其中，`tf...

这是一个基于TF2.0后端，使用Keas搭建各种深度学习模型的记录.zip

09-22

它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长...

tf.cond 函数用法

Eric_LH的博客专栏

12-29

2512

z = tf.multiply(a, b) result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, z), lambda: tf.square(y))If x < y, the tf.add operation will be executed and tf.square operation will not be executed. Since z is needed

Tensorflow一些常用基本概念与函数（1）

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lenbow的博客

08-08

15万+

摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。

常用tf函数汇总

u011215144的博客

04-19

1800

常用tf函数汇总：http://blog.youkuaiyun.com/lenbow/article/details/52181159

TF 常用函数介绍

AI 图像识别

05-26

5866

tensorflow笔记系列：（一） tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释（二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析（三） tensorflow笔记：多层LSTM代码分析（四） tensorflow笔记：常用函数说明（五） tensorflow笔记：模型的保存与训练过程可视化（六）tensorflow笔记：使用tf来实现word2vec本文章内容比较繁杂，主要是...

tf.Variable函数的用法

UESTC_C2_403的博客

05-16

3万+

tf.Variable（initializer， name）：initializer是初始化参数，可以有tf.random_normal，tf.constant，tf.constant等，name就是变量的名字，用法如下： import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt;

tf.transpose函数的用法

UESTC_C2_403的博客

06-16

5万+

tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的，如果输入张量是二维，就相当是转置。dimension_n是整数，如果张量是三维，就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对应相应的维度。如果是[2,1,0]，就把输入张量的第三维度和第一维度交换。例如： import t

tf.sigmoid（）用法

Eric_LH的博客专栏

01-16

1万+

import tensorflow as tfa = tf.constant([[1.0, 2.0], [1.0, 2.0], [1.0, 2.0]]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.sigmoid(a)))output: [[ 0.7310586 0.88079703] [ 0.7310586 0.88079703] [ 0.7310

tensorflow之tf.Variable()函数

qq_43636375的博客

09-20

2万+

tf.Variable()函数用于创建变量(Variable),变量是一个特殊的张量()，其可以是任意的形状和类型的张量。语法格式如下： w = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 注意：在启动图时（进行操作之前），所有的变量必须被明确定义。变量常用来储存和更新参数，在计算图过程中其值会一直保存至程序运行结束，这点正是区别于一般的张量。一般的Tensorflow张量在运行过程中仅仅是从计算图中流过，并不会被保存下

tf使用报错：ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit__tf2)

君君的博客

04-23

4318

在melodic版本的ros下面写Python代码时，import tf 后出现了如下错误： ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit__tf2) 是因为tf2是为了Python2写的，不适用于Python3，所以需要下载东西进行编译第一步：下载相应依赖包 sudo apt update sudo apt install python3-catkin-pkg-modules python3-.

ros如何使用tf

最新发布

05-23

### 使用 TF 进行坐标变换的教程在 ROS 中，`tf` 或 `tf2` 提供了一种方便的方式来处理多个坐标系之间的转换关系。以下是关于如何使用 `tf2` 来实现坐标变换的相关内容。 #### 创建支持 `tf2` 的 ROS 软件包为了构建一个基于 `tf2` 的项目，首先需要创建一个新的 ROS 包，并指定其依赖项。例如，在引用中提到的一个名为 `learning_tf2_cpp` 的软件包被用来展示 `tf2` 的功能[^1]。此包通常会依赖以下几个核心组件： - **geometry_msgs**: 用于描述几何数据结构的消息类型。 - **rclcpp**: C++ 版本的 ROS 客户端库。 - **tf2**: 基础库，提供时间同步和坐标变换的核心逻辑。 - **tf2_ros**: 高级接口层，简化了 `tf2` 的日常操作。 - **turtlesim**: 教学工具模拟器，常用于演示 `tf2` 功能。可以通过以下命令来创建这个包（假设使用的是 Catkin 工作区）： ```bash cd ~/ros_ws/src catkin_create_pkg learning_tf2_cpp rclcpp tf2 tf2_ros geometry_msgs turtlesim ``` --- #### 启动示例程序一旦安装好所需的包之后，可以直接运行官方提供的 `turtle_tf2_py` 示例程序来进行学习[^2]。启动方法如下所示： 1. 打开新的终端窗口； 2. 初始化环境变量以确保可以调用 `ros2` 命令； 3. 输入下面这条指令执行演示脚本： ```bash source /opt/ros/<distro>/setup.bash ros2 launch turtle_tf2_py turtle_tf2_demo.launch.py ``` 这里 `<distro>` 应替换为你当前使用的 ROS 发布版本名称（比如 foxy、humble 等）。通过观察这些节点的行为模式，你可以直观理解到 `tf2` 如何管理不同的坐标帧以及它们之间的时间关联性。 --- #### 实现点的空间坐标变换当涉及到具体的应用场景时，可能需要用到某些高级函数完成更复杂的任务。例如，如果想把某个点从一个参照系映射至另一个，则可借助模块 `tf2_geometry_msgs` 下面的方法——即 `do_transform_point()` 函数[^3]。下面是它的基本用法片段： ```python from geometry_msgs.msg import PointStamped from tf2_geometry_msgs import do_transform_point def transform_point(point_stamped, buffer): try: # 获取目标坐标系中的变换矩阵 target_frame = 'target_frame_name' transformed_point = buffer.transform(point_stamped, target_frame) # 对原始点应用该变换 result = do_transform_point(transformed_point.point, transformed_point) return result except Exception as e: print(f"Error during transformation: {e}") return None ``` 在这个例子当中，传入参数是一个包含了初始坐标的 `PointStamped` 类型对象还有负责查询历史记录的服务缓存实例 (`buffer`) 。最终返回的结果便是经过相应调整后的三维向量形式的新位置。 --- ### 总结综上所述，利用 ROS 平台上的 `tf2` 可以为开发者带来极大的便利去解决涉及多参考框架的实际工程难题。无论是简单的静态偏移还是动态追踪物体轨迹都可以依靠这套体系轻松达成目的。