将张量进行切分 tf.split( value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split' ) value: 待切分的张量 num_or_size_splits: 切分的个数 axis: 沿着哪个维度切分…

原文地址: https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/73350457 由于tensorflow 版本更新问题   用法略有修改 ---------------------------------------------------------------------------------- tf.split(input, num_split, dimension): dimension的意思就是输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对…

tf.split(input, num_split, dimension): dimension指输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割:num_split就是切割的数量,如果是2就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(A, 3, 1) with tf.Session() as sess: c = sess.…

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…

java String.split()函数的用法分析 栏目:Java基础 作者:admin 日期:2015-04-06 评论:0 点击: 3,195 次 在java.lang包中有String.split()方法的原型是:public String[] split(String regex, int limit)split函数是用于使用特定的切割符(regex)来分隔字符串成一个字符串数组,函数返回是一个数组.在其中每个出现regex的位置都要进行分解.需要注意是有以下几点:(1)regex是可…

Python中的split()函数的用法 原文:https://www.cnblogs.com/hjhsysu/p/5700347.html Python中有split()和os.path.split()两个函数,具体作用如下:split():拆分字符串.通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(list)os.path.split():按照路径将文件名和路径分割开 一.函数说明 1.split()函数语法:str.split(str="",num=string.cou…

跟java里的split函数的用法是很相像的,举例如下: The awk function split(s,a,sep) splits a string s into an awk array a using the delimiter sep. set time = 12:34:56set hr = `echo $time | awk '{split($0,a,":" ); print a[1]}'` # = 12set sec = `echo $time | awk '{split…

参考 1. tensorflow中 tf.reduce_mean函数: 完…

tf.transpose函数中文意思是转置,对于低维度的转置问题,很简单,不想讨论,直接转置就好(大家看下面文档,一看就懂). tf.transpose(a, perm=None, name='transpose') Transposes a. Permutes the dimensions according to perm. The returned tensor's dimension i will correspond to the input dimension perm[i]. If…

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值. reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 第一个参数input_tensor: 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis: 指定的轴,如果不指定,则计算所有元素的均值; 第三个参数keep_d…