placeholder函数相当于一个占位符,tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) dtype:数据类型.常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape:数据形状.默认是None,就是一维值,也可以多维,比如:[None,3],表示列是3,行不一定 name:名称. input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output…

此系列将会每日持续更新,欢迎关注 在TensorFlow中输入值的方式是通过placeholder来实现 例如:做两个数的乘法时,是先准备好两个place, 再将输出值定义成两数的乘法 最后利用session的feed_dict来给两个输入值赋初值. import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,…

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…

TensorFlow函数:tf.where 在之前版本对应函数tf.select 官方解释: tf.where(input, name=None)` Returns locations of true values in a boolean tensor. This operation returns the coordinates of true elements in input. The coordinates are returned in a 2-D tensor where the…

1.tf.reduce_max函数的作用:计算张量的各个维度上的元素的最大值.例子: import tensorflow as tfmax_value = tf.reduce_max([1, 3, 2])with tf.Session() as sess: max_value = sess.run(max_value) print(max_value)结果为3    2.tf.sequence_mask的作用是构建序列长度的mask标志 . 例子: import tensorflow as tf…

tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None), 函数功能是将value赋值给ref ref必须是tf.Variable创建的tensor,如果ref=tf.constant()就会报错,而且默认情况下ref的shape和value的shape是相同的 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') print(state.n…

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…

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数…

一. constant(常量) constant是TensorFlow的常量节点,通过constant方法创建,其是计算图(Computational Graph)中的起始节点,是传入数据. 创建方式 cons = tf.constant(value=[1,2],dtype=tf.float32,shape=(1,2),name='testconst', verify_shape=False) 参数说明 value:初始值,必填,必须是一个张量(1或[1,2,3]或[[1,2,3],[2,2,3…

#placeholder 传入值 import tensorflow as tf """ 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始值: tf.placeholder:用于得到传递进来的真实的训练样本: 不必指定初始值,可在运行时,通过 Session.run 的…