tf.control_dependencies([])函数含义及使用 2019.02.23 14:01:14字数 60阅读 420 tf.control_dependencies([controls_input]) 该函数是指定某些操作的依赖关系,例如: with tf.control_dependencies([a,b]): c d 表示c和d的执行都要在a和b环境的条件下 with tf.control_dependecies([train_step,ema_op]) train_op=tf…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py.   将 value 赋值给 ref,并输出 ref,即 ref = value:   这使得需要使用复位值的连续操作变简单   Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py. Arg…

tf.control_dependencies(control_inputs) 此函数指定某些操作执行的依赖关系 返回一个控制依赖的上下文管理器,使用 with 关键字可以让在这个上下文环境中的操作都在 control_inputs 执行 with tf.control_dependencies([a, b]): c = .... d = ... 在执行完 a,b 操作之后,才能执行 c,d 操作.意思就是 c,d 操作依赖 a,b 操作 with tf.control_dependencies…

tf.control_dependencies()是用来控制计算流图的,给图中的某些节点指定计算的顺序. 原型: tf.control_dependencies(self, control_inputs) 该函数接受的参数control_inputs,是Operation或者Tensor构成的list. 例子:确保获得更新后的参数: opt = tf.train.Optimizer().minize(loss) with tf.control_dependencies([opt]): #先执行o…

近来看batch normalization的代码时,遇到tf.train.ExponentialMovingAverage()函数,特此记录. tf.train.ExponentialMovingAverage()函数实现滑动平均模型和计算变量的移动平均值. TensorFlow官网上对于这个方法的介绍: Some training algorithms, such as GradientDescent and Momentum often benefit from maintaining a…

https://blog.csdn.net/huitailangyz/article/details/85015611#…

tf.argmax(input,axis)根据axis取值的不同返回每行或者每列最大值的索引. 这个很好理解,只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑,比如,tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢? 这里面就涉及到一个概念:axis.上面例子中的1和0就是axis.我先笼统的解释这个问题,设置axis的主要原因是方便我们进行多个维度的计算. 比如: test = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3…

[Tensorflow] tf.equal(tf.argmax(y, 1),tf.argmax(y_, 1))用法 作用:输出正确的预测结果利用tf.argmax()按行求出真实值y_.预测值y最大值的下标,用tf.equal()求出真实值和预测值相等的数量,也就是预测结果正确的数量,tf.argmax()和tf.equal()一般是结合着用. 具体讲解:correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) 1.tf.e…

这两天看batch normalization的代码时,学到滑动平均窗口函数ExponentialMovingAverage时,碰到一个函数tf.identity()函数,特此记录. tf.identity()函数用于返回一个和input一样的新的tensor. tf.identity(    input,    name=None)#Return a tensor with the same shape and contents as input.#返回一个tensor,contents和sh…