110、TensorFlow张量值的计算

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110、TensorFlow张量值的计算

import tensorflow as tf #placeholders在没有提供具体值的时候不能使用eval方法来计算它的值 # 另外的建模方法可能会使得模型变得复杂 # TensorFlow 不能再session还没有开启的时候就计算张量的值 p = tf.placeholder(tf.float32) t = p + 1.0 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: print(t.eval(f…

OSPF的特征、术语、包类型、邻居关系的建立、RID的选择、DR和BDR的选举、度量值的计算、默认路由、验证

链路状态路由协议OSPF的特征.术语.包类型.邻居关系的建立.RID的选择.DR和BDR的选举.度量值的计算.默认路由.验证等. 文章目录 [*1*].链路状态路由协议概述工作过程优缺点 [*2*].OSPF概述和基本配置特性术语包格式包类型邻居关系的建立过程基本配置实例 Router ID选举规则 DR和BDR选举规则度量值计算方法 [*3*].OSPF高级配置验证实例默认路由实例 [*1*].链路状态路由协议概述链路状态路由协议使用Dijkstra算法,也称SPF(S…

数据可视化之DAX篇（二）Power BI中的度量值和计算列，你搞清楚了吗？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75462046 对于初学者,总是会把度量值和计算列搞混,我也经常碰到这样的问题,有些星友用文章中的代码总是报错,发给我一看,才知道TA把本来是度量值的DAX用在了计算列上,或者相反. 即使是已经学习了很长时间的人,对于计算列和度量值的写法也未必轻车熟路,还是有可能不明白其中到底有什么不同,这篇文章就试图把度量值和计算列彻底讲清楚. 什么是计算列.什么是度量值计算列是直接在现有的表上添加一个新列, 新建的计算列,和表中之前已经存在的列一…

tensorflow添加自定义的auc计算operator

tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个但是会在python执行,这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator,只给出最简单实现,后续高级功能还是参考官方wiki https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/adding_an_op/index.html 注意tensorflow现在和最初的官…

TensorFlow两种方式计算Cross Entropy

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits与softmax_cross_entropy_with_logits import tensorflow as tf y=tf.constant([[0.1,0.8,0.2]]) y_=tf.constant([[0,1,0]]) cross_entropy1 = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_,…

tensorflow入门教程和底层机制简单解说——本质就是图计算，自动寻找依赖，想想spark机制就明白了

简介本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow! 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.ra…

学习笔记TF048:TensorFlow 系统架构、设计理念、编程模型、API、作用域、批标准化、神经元函数优化

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…