tensorflow reduction_indices理解

【tensorflow reduction_indices理解】的更多相关文章

tensorflow reduction_indices理解

在tensorflow的使用中,经常会使用tf.reduce_mean,tf.reduce_sum等函数,在函数中,有一个reduction_indices参数,表示函数的处理维度,直接上图,一目了然: 需要注意的一点,在很多的时候,我们看到别人的代码中并没有reduction_indices这个参数,此时该参数取默认值None,将把input_tensor降到0维,也就是一个数. https://www.cnblogs.com/likethanlove/p/6547405.html…

【TensorFlow】理解tf.nn.conv2d方法 ( 附代码详解注释 )

最近在研究学习TensorFlow,在做识别手写数字的demo时,遇到了tf.nn.conv2d这个方法,查阅了官网的API 发现讲得比较简略,还是没理解.google了一下,参考了网上一些朋友写得博客,结合自己的理解,差不多整明白了. 方法定义tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 参数:**input : ** 输入的要做卷积的图片,要…

Tensorflow基本操作理解

1. TensorsTensorFlow的数据中央控制单元是tensor(张量),一个tensor由一系列的原始值组成,这些值被形成一个任意维数的数组.一个tensor的列就是它的维度. 2. The Computational Graph TensorFlow核心程序由2个独立部分组成: a:Building the computational graph构建计算图 b:Running the computational graph运行计算图一个computational g…

1、tensorflow 框架理解

2020/10/31 参考:https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/78636127 1. 两大步骤:定义图define the graph, 进行计算(会话)begin the session 2. 高级封装接口(keras--tf2.x ,tf.contrib.learn--scikit-learn) 3. 清除会话 tf.keras.backend.clear_session()获取默认计算图:tf.get_default_graph()t…

sklearn、theano、TensorFlow 以及 theras 的理解

sklearn ⇒ 机器学习算法和模型: theras theano TensorFlow 1. 理解模型以及函数,参数返回值的实际意义一定要注意模型的构造函数,接收的参数列表,以及该模型本身所要解决的问题,因为在一些实现较好的框架或者库中,相似功能的类都会共享同一种接口. KMeans(sklearn.cluster.KMeans),其也有成员函数: fit:训练 ⇒ 模型的参数,其实是以及聚类的中心: predict:接收的测试样本,属于哪一个聚类中心: autoencoder,其内部对称…

tensorflow学习之（五）构造简单神经网络并展示拟合过程

# def 添加层如何构造神经网络并展示拟合过程 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): #add one more layer and return the output…

tensorflow相关API的学习

学习目录 1.tensorflow相关函数理解 (1)tf.nn.conv2d (2)tf.nn.relu (3)tf.nn.max_pool (4)tf.nn.dropout (5)tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits (6)tf.nn.truncated_normal (7)tf.nn.constant (8)tf.nn.placeholder (9)tf.nn.reduce_mean (10)tf.nn.squared_difference (1)…