https://blog.csdn.net/huitailangyz/article/details/85015611#

tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究的更多相关文章

  1. tensorflow笔记4：函数：tf.assign()、tf.assign_add()、tf.identity()、tf.control_dependencies()

    函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflo ...

  2. 第二十二节，TensorFlow中RNN实现一些其它知识补充

    一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于 ...

  3. 第十四节，TensorFlow中的反卷积，反池化操作以及gradients的使用

    反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用 ...

  4. Tensorflow 中的优化器解析

    Tensorflow:1.6.0 优化器(reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628) I:  t ...

  5. [转]tensorflow中的gather

    原文链接 tensorflow中取下标的函数包括:tf.gather , tf.gather_nd 和 tf.batch_gather. 1.tf.gather(params,indices,vali ...

  6. tensorflow中常量(constant)、变量(Variable)、占位符(placeholder)和张量类型转换reshape()

    常量 constant tf.constant()函数定义: def constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", v ...

  7. tf.name_scope()和tf.variable_scope() （转）

    网络层中变量存在两个问题: 随着层数的增多,导致变量名的增多: 在调用函数的时候,会重复生成变量,但他们存储的都是一样的变量.   tf.variable不能解决这个问题. 变量作用域使用tf.var ...

  8. TensorFlow走过的坑之---数据读取和tf中batch的使用方法

    首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示" ...

  9. 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 ...

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