tf.nn.bias_add 激活函数

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tf.nn.bias_add 激活函数

tf.nn.bias_add(value,bias,data_format=None,name=None) 参数: value:一个Tensor,类型为float,double,int64,int32,uint8,int16,int8,complex64,或complex128. bias:一个 1-D Tensor,其大小与value的最后一个维度匹配:必须和value是相同的类型,除非value是量化类型,在这种情况下可以使用不同的量化类型. data_format:一个字符串,支持'NHW…

【TensorFlow基础】tf.add 和 tf.nn.bias_add 的区别

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`.…

TensorFlow 辨异 —— tf.add(a, b) 与 a+b（tf.assign 与 =）、tf.nn.bias_add 与 tf.add（转）

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之,就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别,类似的也有,tf.assign 与 =(赋值运算符)的差异. 在计算精度上,二者并没有差别.运算符重载的形式a+b,会在内部转换为,a.__add__(b),而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add,在 math_ops.…

tf.nn.bias_add

tf.nn.bias_add bias_add( value, bias, data_format=None, name=None ) 功能说明: 将偏差项 bias 加到 value 上面,可以看做是 tf.add 的一个特例,其中 bias 必须是一维的,并且维度和 value 的最后一维相同,数据类型必须和 value 相同. 参数列表: 参数名必选类型说明 value 是张量数据类型为 float, double, int64, int32, uint8, int16,…

TensorFlow 辨异 —— tf.add(a, b) 与 a+b（tf.assign 与 =）、tf.nn.bias_add 与 tf.add

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之,就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别,类似的也有,tf.assign 与 =(赋值运算符)的差异. 在计算精度上,二者并没有差别.运算符重载的形式a+b,会在内部转换为,a.__add__(b),而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add,在 math_ops.…

tf.nn.relu6 激活函数

tf.nn.relu6(features,name=None) 计算校正线性6:min(max(features, 0), 6) 参数: features:一个Tensor,类型为float,double,int32,int64,uint8,int16,或int8 name:操作的名称(可选) 返回: 一个Tensor,与features具有相同类型…

tf.nn.dropout 激活函数

tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None) 参数: x:一个浮点型Tensor. keep_prob:一个标量Tensor,它与x具有相同类型.保留每个元素的概率. noise_shape:类型为int32的1维Tensor,表示随机产生的保持/丢弃标志的形状. seed:一个Python整数.用于创建随机种子. name:此操作的名称(可选). 返回: 该函数返回与x具有相同形状的Tensor. 该函数使x的一…