1.tf.multiply()两个矩阵中对应元素各自相乘 格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量. y: 一个类型跟张量x相同的张量.  返回值: x * y element-wise.  注意: (1)multiply这个函数实现的是元素级别的相乘,也就是两个相乘…

首先我们分析一下下面的代码: import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]) b=np.float32(np.random.randn(3,2)) #c=tf.matmul(a,b) c=tf.multiply(a,b) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: print(c.eva…

tf.add().tf.subtract().tf.multiply().tf.div()函数介绍和示例 1. tf.add() 释义:加法操作 示例: x = tf.constant(2, dtype=tf.float32, name=None) y = tf.constant(3, dtype=tf.float32, name=None) z = tf.add(x, y) # 加法操作 X = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.floa…

(1)tf.multiply是点乘,即Returns x * y element-wise. (2)tf.matmul是矩阵乘法,即Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b.…

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,…

import tensorflow as tfimport numpy as np 1.tf.placeholder placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位,此时并没有把要输入的数据传入模型,它只会分配必要的内存. 等建立session,在会话中,运行模型的时候通过feed_dict()函数向占位符喂入数据. 2.tf.session 1.tf.multiply 点乘 input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 =…

小型存储设备凭借低廉的价格.多样化的品种.实用等特性大量充斥在大家身边,比如智能手机手机上.数码照相机上.游戏机上(一般是掌机)等都小型电子设备都频繁的使用到这种统称为SD的产品,比如TF卡和SD卡(他们都属于SD产品系). 但由于很多人叫法不同意使得一些人容易将TF卡和SD卡混淆.那么TF卡和SD卡的区别有哪些呢?穆童给大家讲讲: 什么是TF卡? TF卡(全称TransFLash)是目前独立成品的最小存储卡了.TF卡是手机上最常用的存储卡了,几乎是手机存储的标准配置.所以一般大家说的手机卡.手…

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型).或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要. ==因此,tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个…

1. tf.add(x,  y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `string`. y: A `Tensor`. Must have the same type as `x`.…

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…

官方tutorial是这么说的: The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. The methods Tensor.eval() and Operation.run() will use that session to run ops. 翻译一下就是:tf.InteractiveSes…

小型存储设备凭借低廉的价格.多样化的品种.实用等特性大量充斥在大家身边,比如智能手机手机上.数码照相机上.游戏机上(一般是掌机)等都小型电子设备都频繁的使用到这种统称为SD的产品,比如TF卡和SD卡(他们都属于SD产品系). 但由于很多人叫法不同意使得一些人容易将TF卡和SD卡混淆.那么TF卡和SD卡的区别有哪些呢?穆童给大家讲讲: 什么是TF卡? TF卡(全称TransFLash)是目前独立成品的最小存储卡了.TF卡是手机上最常用的存储卡了,几乎是手机存储的标准配置.所以一般大家说的手机卡.手…

tf.matmul(a,b)将矩阵a乘以矩阵b,生成a * b,这里的a,b要有相同的数据类型,否则会因为数据类型不匹配而出错. 如果出错,请看是前后分别是什么类型的,然后把数据类型进行转换.…

1.tf.truncated_normal使用方法 tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 从截断的正态分布中输出随机值. 生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布,如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择. 在正态分布的曲线中,横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949%. 横轴区间(μ-2σ,μ+2σ)内的面积为95.4499…

tf版本1.13.1,CPU 最近在tf里新学了一个函数,一查发现和tf.random_normal差不多,于是记录一下.. 1.首先是tf.truncated_normal函数 tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape是张量维度,mean是正态分布是均值,stddev是正态分布的标准差: 它是从截断的正态分布中输出随机值,虽然同样是输出正态分布,但…

tf.Session()和tf.InteractiveSession()的区别 官方tutorial是这么说的: The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. The methods Tensor.eval() and Operation.run() will use that sess…

1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.Variable的功能基本等价…

tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable(创建变量)与tf.get_variable(创建变量 或 复用变量) TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 变量可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.…

tf.trainable_variables()  返回的是 所有需要训练的变量列表 tf.all_variables() 返回的是 所有变量的列表 v = tf.Variable(0, name='v') v1 = tf.Variable(tf.constant(5, shape=[1], dtype=tf.float32), name='v1') global_step = tf.Variable(6, name='global_step', trainable=False) # 声明不是训…

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.variable_scope和tf.get_variable完美解决了上边的这个问题. 网络层数很多,但一般结构就那么几种.我们使用tf.get_variable方法,变量会在前边加上作用域,类似于文件系统中的“/”. tf.get_variable在第二次使用某个变量时,可以用reuse=True来共享…

https://blog.csdn.net/qq_22522663/article/details/78729029 1. tf.Variable与tf.get_variabletensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过…

1.tf.Variable() tf.Variable(initializer,name) 功能:tf.Variable()创建变量时,name属性值允许重复,检查到相同名字的变量时,由自动别名机制创建不同的变量. 参数: initializer:初始化参数: name:可自定义的变量名称 举例: import tensorflow as tf v1=tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3],mean=0,stddev=1),name='v1') v2=t…

前言:最近做一个实验,遇到TensorFlow变量作用域问题,对tf.name_scope().tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较,记录相关笔记:tf.name_scope().tf.variable_scope()是两个作用域函数,一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用.常用于:1)变量共享:2)tensorboard画流程图进行可视化封装变量.通俗理解就是:tf.name_scope().tf.vari…

链接如下: http://stackoverflow.com/questions/41791469/difference-between-tf-session-and-tf-interactivesession 英文 Question: Questions says everything, for taking sess= tf.Session() and sess=tf.InteractiveSession() which cases should be considered for what…

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要区别在于: tf.Variable:主要在于一些可训练变量(trainable variables),比如模型的权重(weights,W)或者偏执值(bias): 声明时,必须提供初始值: 名称的真实含义,在于变量,也即在真实训练时,其值是会改变的,自然事先需要指定初…

函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py.   将 value 赋值给 ref,并输出 ref,即 ref = value:   这使得需要使用复位值的连续操作变简单   Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py. Arg…

import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable([[2,1,8],[1,2,5]], dtype=tf.float32, name='weights') b = tf.Variable([[1,2,5]], dtype=tf.float32, name='biases') init= tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() with tf.Sessi…

tf.expand_dims和tf.squeeze函数 一.tf.expand_dims() Function tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None) Inserts a dimension of 1 into a tensor’s shape. 在第axis位置增加一个维度 Given a tensor input, this operation inserts a dimension of 1 at the dimensio…

a = tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a)) a = tf.assign(a,10) print(sess.run(a)) a = tf.assign(a,20) print(sess.run(a)) 0.0 10.0 20.0 a = tf.Variable(1,dtype=tf.flo…

tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如: a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3) ab2 = t…