tf.gather:用一个一维的索引数组,将张量中对应索引的向量提取出来 import tensorflow as tf a = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]) index_a = tf.Variable([0,2]) b = tf.Variable([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) index_b = tf.Variable([2,4,6,8]) with tf.Session() as ses…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默…

先说点题外话:在用anaconda安装很多次tensorflow失败之后,我放弃了,如果你遇到这样的问题:Traceback (most recent call last)-如果不是因为pip版本,就放弃吧.并不是真的放弃,暂时解决不了先放,等了解的多一些,或许问题就解决了.我查的结果是可能和protobuf 版本,参见tensorflow中文网,但是我尝试解决依然失败.我想我应当换种方法. 安装tensorflow最简单的方法: tensorflow有CPU和GPU两个版本, 后者支持使用GP…

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…

作 者:marsggbo 出 处:https://www.cnblogs.com/marsggbo版权声明:署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎,协议普通文本 | 协议法律文本. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tensorflow       tf.app  &  tf.app.flags    用法介绍…

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…

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…