理解 tf.reduce_sum()，以及tensorflow的维axis

易错点:注意带上参数axis,否则的话,默认对全部元素求和,返回一个数值int 参考:https://www.jianshu.com/p/30b40b504bae tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None)下面是个 2 * 3 * 4 的tensor [[[ 1 2 3 4] [ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12]],…

TensorFlow函数：tf.reduce_sum

tf.reduce_sum 函数 reduce_sum ( input_tensor , axis = None , keep_dims = False , name = None , reduction_indices = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 请参阅指南:数学函数>减少此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和. 函数中的input_tensor是按照axis中已经给定的维度来减少的:除非 keep_dims 是true,…

tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作

tensorflow中有很多在维度上的操作,本例以常用的tf.reduce_sum进行说明.官方给的api reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) input_tensor:表示输入 axis:表示在那个维度进行sum操作. keep_dims:表示是否保留原始数据的维度,False相当于执行完后原始数据就会少一个维度. reduction_indices:…

tf.reduce_sum()_tf.reduce_mean()_tf.reduce_max()

根据官方文档: reduce_sum应该理解为压缩求和,用于降维 tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None) Args: input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. #输入 axis: The dimensions to reduce. If None (the…

建模角度理解word embedding及tensorflow实现

http://www.jianshu.com/p/d44ce1e3ec2f 1. 前言本篇主要介绍关键词的向量表示,也就是大家熟悉的word embedding.自Google 2013 年开源word2vec算法程序以后,它的简单.高效.实用,很快引起业界众人的关注和应用,为搜索引擎.[广告系统-谷歌的wide & deep learning][2].[推荐系统][1]等互联网服务提供新的基础技术和思路. 何为Embedding? 开篇之前首先需要明白一个概念何为Embedding?Embe…

tf.reduce_sum()函数

1234567reduce_sum 是 tensor 内部求和的工具.其参数中: input_tensor 是要求和的 tensor axis 是要求和的 rank,如果为 none,则表示所有 rank 都要仇和 keep_dims 求和后是否要降维这个操作的名称,可能在 graph 中用已被淘汰的,被参数 axis 替代 x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])tf.reduce_sum(x, 0) # 对 tensor 的 0 级进行求和,[1,…

tf.reduce_sum（） and tf.where（）的用法

import tensorflow as tfimport numpy as npsess=tf.Session()a=np.ones((5,6))c=tf.cast(tf.reduce_sum(a, axis=1),tf.bool) # tf.reduce_sum 表示按照axis方向求和c=sess.run(c)print('c=',c)print('c.shape',c.shape)k=tf.where(c) # 因为返回的是索引值为列表中k=sess.run(k)print('k=',k…

tf.reduce_sum()

#axis 表示在哪个维度进行sum操作,不写代表所有维 #keep_dims 是否保留原始数据维度 reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 官方例子: # 'x' is [[1, 1, 1] # [1, 1, 1]] tf.reduce_sum(x) ==> 6 tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2] tf.reduce_su…

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess: print(s…

SLAM+语音机器人DIY系列：（二）ROS入门——7.理解tf的原理

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic…

tf.reduce_sum函数

>>> x=[[1,2,3],[23,13,213]] >>> xx=tf.reduce_sum(x) >>> sess.run(xx) 255 >>> x=[90,10,8] >>> tf.reduce_sum(x) >>> sess.run(xx) 108…

【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使用记录 (二）：理解tf.nn.conv2d方法

方法定义 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 参数: input: 输入的要做卷积的数据体,要求是一个`Tensor` filter: 卷积核,要求也是一个`Tensor`, shape= [filter_height, filter_width, in_channels, out…

TFboy养成记 tf.cast,tf.argmax，tf.reduce_sum

referrence: 莫烦视频先介绍几个函数 1.tf.cast() 英文解释: 也就是说cast的直译,类似于映射,映射到一个你制定的类型. 2.tf.argmax 原型: 含义:返回最大值所在的坐标.(谁给翻译下最后一句???) ps:谁给解释下axis最后一句话? 例子: 3.tf.reduce_mean() 原型: 含义:一句话来说就是对制定的reduction_index进行均值计算. 注意,reduction_indices为0时,是算的不同的[]的同一个位置上的均值为1是是算…

理解和实现分布式TensorFlow集群完整教程

手把手教你搭建分布式集群,进入生产环境的TensorFlow 分布式TensorFlow简介前一篇<分布式TensorFlow集群local server使用详解>我们介绍了分布式TensorFlow的基本概念,现在我们可以动手搭建一个真正的分布式TensorFlow集群. 分布式TensorFlow集群由多个服务端进程和客户端进程组成,在某些场景下,服务端和客户端可以写到同一个Python文件并起在同一个进程,但为了简化代码让大家更好理解分布式架构,我们将启动两个worker并使用单独的客…

通俗理解tf.name_scope()、tf.variable_scope()

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…

理解 tf.Variable、tf.get_variable以及范围命名方法tf.variable_scope、tf.name_scope

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.…

[转] 理解CheckPoint及其在Tensorflow & Keras & Pytorch中的使用

作者用游戏的暂停与继续聊明白了checkpoint的作用,在三种主流框架中演示实际使用场景,手动点赞. 转自:https://blog.floydhub.com/checkpointing-tutorial-for-tensorflow-keras-and-pytorch/ Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch This post will demonstrate how to checkpoint your trai…

tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0…

【tf.keras】TensorFlow 1.x 到 2.0 的 API 变化

TensorFlow 2.0 版本将 keras 作为高级 API,对于 keras boy/girl 来说,这就很友好了.tf.keras 从 1.x 版本迁移到 2.0 版本,需要修改几个地方. 1. 设置随机种子 import tensorflow as tf # TF 1.x tf.set_random_seed(args.seed) # TF 2.0 tf.random.set_seed(args.seed) 2. 设置并行线程数和动态分配显存 import tensorflow as…

【tf.keras】tensorflow datasets，tfds

一些最常用的数据集如 MNIST.Fashion MNIST.cifar10/100 在 tf.keras.datasets 中就能找到,但对于其它也常用的数据集如 SVHN.Caltech101,tf.keras.datasets 中没有,此时我们可以在 TensorFlow Datasets 中找找看. tensorflow_datasets 里面包含的数据集列表:https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview#all_dataset…

【tf.keras】tf.keras使用tensorflow中定义的optimizer

Update:2019/09/21 使用 tf.keras 时,请使用 tf.keras.optimizers 里面的优化器,不要使用 tf.train 里面的优化器,不然学习率衰减会出现问题. 使用 tf.keras 过程中,如果要使用 learning rate decay,不要使用 tf.train.AdamOptimizer() 等 tf.train 内的优化器,因为学习率的命名不同,导致 tf.keras 中学习率衰减的函数无法使用,一般都会报错 "AttributeError: 'T…

【转载】 tf.Print() （------------ tensorflow中的print函数）

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/100191674 ---------------------------------------------------------------------------------------------- 调试程序的时候,经常会需要检查中间的参数,这些参数一般是定义在model或是别的函数中的局部参数,由于tensorflow要求先构建计算图再运算的机制,也不能定义后直接p…

【转载】 tf.cond() ----------------------（tensorflow 条件判断语句 if.......else....... ）

原文地址: https://cloud.tencent.com/developer/article/1486441 ------------------------------------------------------ tf.cond( pred, true_fn=None, false_fn=None, name=None ) true_fn和false_fn都返回输出张量的列表.true_fn和false_fn必须具有相同的非零数和输出类型. 警告:在true_fn和false_fn之…

使用笔记:TF辅助工具--tensorflow slim(TF-Slim)

如果抛开Keras,TensorLayer,tfLearn,tensroflow 能否写出简介的代码? 可以!slim这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身” 一.简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 众所周知 tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除.每个…