【tensorflow语法【tf.matmul() 、loc和iloc函数、tf.expand_dims()】】的更多相关文章

loc与iloc函数的使用

Pandas中loc和iloc函数用法详解(源码+实例)  https://blog.csdn.net/w_weiying/article/details/81411257 Pandas中loc,iloc与直接切片的区别    https://www.cnblogs.com/daozhongshu/archive/2018/04/30/8973439.html…

深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-mnist数据集的逻辑回归 1.tf.matmul(点乘操作) 2.tf.equal(对应位置是否相等) 3.tf.cast(将布尔类型转换为数值类型) 4.tf.argmax(返回最大值的索引) 5.tf.nn.softmax(计算softmax概率值) 6.tf.train.GradientDescentOptimizer(损失值梯度下降器)

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

pandas入门——loc与iloc函数

oc与iloc函数 loc函数 import pandas as pd import numpy # 导入数据 df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv") df_new = df.set_index(["country"]) df_new.loc[list(["Canada"])] # 1 df_new.loc[df_new["duration"]>160]…

pandas常用操作详解——.loc与.iloc函数的使用及区别

loc与iloc功能介绍:数据切片.通过索引来提取数据集中相应的行数据or列数据(可以是多行or多列) 总结: 不同:1. loc函数通过调用index名称的具体值来取数据2. iloc函数通过行序号来取数据3. 取多行数据时iloc不包含末尾4. 对数据进行筛选使用loc函数,当使用loc函数时,如果index不具有特定意义,而且重复,那么提取的数据需要进一步处理,可用.reset_index()函数重置index相同:1. []中无逗号时,默认取行 举例说明: #构建数据集 df1=pd.D…

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,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

Tensorflow常用的函数:tf.cast

1.tf.cast(x,dtype,name) 此函数的目的是为了将x数据,准换为dtype所表示的类型,例如tf.float32,tf.bool,tf.uint8等 example:  import tensorflow as tf x = tf.Variable([True,True,False,False]) y = tf.cast(x,dtype = tf.float32) sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initialize…

Tensorflow函数——tf.variable_scope（）

Tensorflow函数——tf.variable_scope()详解 https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703 2018年06月05日 09:38:25 yuan0061 阅读数:2567   tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,p…

tf.matmul函数和tf.multiply函数

tf.matmul(a,b,transpose_a=False,transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) 参数: a 一个类型为 float16, float32, float64, int32, complex64, complex128 且张量秩 > 1 的张量 b  一个类型跟张量a相同的张量 transpose_a 如果为真,…

Tensorflow函数——tf.set_random_seed(seed)

设置图级随机seed. 依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed. 这将设置图级别的seed. 其与操作级seed的相互作用如下: 1.如果没有设置图形级别和操作seed,则使用随机seed进行操作. 2.如果设置了图级seed,但操作seed没有设置:系统确定性地选择与图级seed一起的操作seed,以便获得唯一的随机序列. 3.如果没有设置图级seed,但是设置了操作seed:使用默认的图级seed和指定的操作seed来确定随机序列. 4.如果图级和操作see…

第七节，TensorFlow编程基础案例-TensorBoard以及常用函数、共享变量、图操作(下)

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session…