tf.nn.relu(features, name = None)

这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([-1.0, 2.0])
with tf.Session() as sess:
b = tf.nn.relu(a)
print sess.run(b)
以上程序输出的结果是:[0. 2.]

tf.nn.relu的更多相关文章

  1. [Tensorflow]激励函数tf.nn.relu样例

    代码: import tensorflow as tf import numpy as np ### 定义添加神经网络层函数 START ### def add_layer(inputs,in_siz ...

  2. tf.nn.relu 激活函数

    tf.nn.relu(features, name = None) 计算校正线性:max(features, 0) 参数: features:一个Tensor.必须是下列类型之一:float32,fl ...

  3. 深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

    1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的fe ...

  4. 深度学习原理与框架- tf.nn.atrous_conv2d(空洞卷积) 问题:空洞卷积增加了卷积核的维度,为什么不直接使用7*7呢

    空洞卷积, 从图中可以看出,对于一个3*3的卷积,可以通过使用增加卷积的空洞的个数,来获得较大的感受眼, 从第一幅图中可以看出3*3的卷积,可以通过补零的方式,变成7*7的感受眼,这里补零的个数为1, ...

  5. 深度学习原理与框架- tf.nn.conv2d_transpose(反卷积操作) tf.nn.conv2d_transpose(进行反卷积操作) 对于stride的理解存在问题?

    反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    ...

  6. 深度学习原理与框架-CNN在文本分类的应用 1.tf.nn.embedding_lookup(根据索引数据从数据中取出数据) 2.saver.restore(加载sess参数)

    1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说 ...

  7. 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-cifar10图片分类(代码) 1.tf.nn.lrn(局部响应归一化操作) 2.random.sample(在列表中随机选值) 3.tf.one_hot(对标签进行one_hot编码)

    1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数 ...

  8. 第三节,TensorFlow 使用CNN实现手写数字识别(卷积函数tf.nn.convd介绍)

    上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即 ...

  9. 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)

    1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, stride ...

随机推荐

  1. python Rpyc简单使用

    客户端可以直接调用服务端代码. rpycserver #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 from rpyc.core.service import SlaveSe ...

  2. 判断数组对象里面的某个属性全部为true才执行下一步操作

    比如数据[ {name:'张三',isshow:'false'},name:'李四',isshow:'false'}, ] 这里是自己写的验证,没用elemten的 如果有2张票,需要刷2张身份证,则 ...

  3. cocos2dx 3.13 在Mac平台下配置安卓环境变量

    终端下输入:vi .bash_profile 编辑环境变量: export COCOS_CONSOLE_ROOT=/Users/jiazedong/Cocos2d-x/cocos2d-x-3.2/co ...

  4. 48.HTML---Flex 布局教程:实例篇

    你会看到,不管是什么布局,Flex往往都可以几行命令搞定. 我只列出代码,详细的语法解释请查阅<Flex布局教程:语法篇>.我的主要参考资料是Landon Schropp的文章和Solve ...

  5. MySQL报错

    1,使用mysqldump导出数据报错: mysqldump: Error 2020: Got packet bigger than 'max_allowed_packet' bytes when d ...

  6. beego 初体验 - orm

    goland Terminal运行命令: go get github.com/astaxie/beego/orm 安装go mysql驱动: go get github.com/go-sql-driv ...

  7. storm 001

    Hadoop.Storm系统和组件接口对比表: package storm; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.Storm ...

  8. hive-drop-import-delims选项对oracle的clob无效

    工作过程中发现了用sqoop将oracle中的数据导入到hive时,会因为oracle中类型为clob的字段中存在换行时,会造成hive的数据错位.即使加上了 --hive-drop-import-d ...

  9. caffe中通过prototxt文件查看神经网络模型结构的方法

    在修改propotxt之前我们可以对之前的网络结构进行一个直观的认识: 可以使用http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 这个网址. 将propotxt文 ...

  10. rpgmakermv(8) XY_TitleMenu插件

    插件作用:设置标题 /*: * @plugindesc v1.00 Display Multiple Menu in Title Screen. * @author XueYu Plugins * * ...