函数:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 功能:这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵 实例: inputdata = tf.Variable([[0.2, 0.1, 0.9]], dtype=np.float32) output = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=inputdata, labels

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess: print(s

tensorflow常用函数 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.下面是一些重要的操作/核: 操作组 操

1.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 解释:这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵. 对于每个独立的分类任务,这个函数是去度量概率误差.比如,在 CIFAR-10 数据集上面,每张图片只有唯一一个分类标签:一张图可能是一只狗或者一辆卡车,但绝对不可能两者都在一张图中.(这也是和 tf.nn.s

1.l2_loss函数 tf.nn.l2_loss(t, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值,但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半,具体如下: output = sum(t ** 2) / 2 2.tensorflow实现 import tensorflow as tf a=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float32) b=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float3

1.l2_normalize函数 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数对指定维度 dim 进行标准化. 比如,对于一个一维的张量,指定维度 dim = 0,那么计算结果为: output = x / sqrt( max( sum( x ** 2 ) , epsilon ) ) 假设 x 是多维度的,那么标准化只会独立的对维度 dim 进行,不会影响到别的维度. 2.tensorflow实现

1.softsign函数 图像 2.tensorflow softsign应用 import tensorflow as tf input=tf.constant([0,-1,2,-30,30],dtype=tf.float32) output=tf.nn.softsign(input) with tf.Session() as sess: print('input:') print(sess.run(input)) print('output:') print(sess.run(output)

1.elu函数 图像: 2.tensorflow elu应用 import tensorflow as tf input=tf.constant([0,-1,2,-3],dtype=tf.float32) output=tf.nn.elu(input) with tf.Session() as sess: print('input:') print(sess.run(input)) print('output:') print(sess.run(output)) sess.close() 输出结

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. 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. 下面是一些

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

tf.Graph 操作 描述 class tf.Graph tensorflow中的计算以图数据流的方式表示一个图包含一系列表示计算单元的操作对象以及在图中流动的数据单元以tensor对象表现 tf.Graph.__init__() 建立一个空图 tf.Graph.as_default() 一个将某图设置为默认图,并返回一个上下文管理器如果不显式添加一个默认图,系统会自动设置一个全局的默认图.所设置的默认图,在模块范围内所定义的节点都将默认加入默认图中 tf.Graph.as_graph_def

softmax_cross_entropy_with_logits函数原型: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函数功能:计算最后一层是softmax层的cross entropy,把softmax计算与cross entropy计算放到一起了,用一个函数来实现,用来提高程序的运行速度. 参数name:该操作的name 参数labels:shape是[batch_size, num_c

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727#issuecomment-285815312s tensorflo

首先最开始应该清楚一个知识,最外面的那个[ [ [ ]]]括号代表第一维,对应维度数字0,第二个对应1,多维时最后一个对应数字-1:因为后面有用到 1 矩阵变换 tf.shape(Tensor) 返回张量的形状.但是注意,tf.shape函数本身也是返回一个张量.而在tf中,张量是需要用sess.run(Tensor)来得到具体的值的. x=[[1,2,3],[4,5,6]] shape=tf.shape(x) with tf.Session() as sess: print (shape) p

一.tf.transpose函数的用法 tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置.dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示.这个列表里的每个数对应相应的维度.如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换. import numpy as np import tensorflow as tf A

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 图像编码处理+图像大小调整+图像翻转+图像色彩调整+处理标注框 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_deal_test1.py @time: 20

1. if __name__=="__main__": tf.app.run()#运行之前定义的main函数#将传进来的参数,以及flags.FLAGS定义的参数传入到main函数中 2. #flags的定义 flags=tf.app.flags flags.DEFINE_string("save_path",None,"Directory to write the model and training summaries.") FLAGS=fl

1.tensorflow中对jpeg格式图像的编码/解码函数: import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('/Users/jk/Downloads/timg.jpeg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #通过tf.img.

1.dropout dropout 是指在深度学习网络的训练过程中,按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃,相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络,这篇博客中讲的非常详细   2.tensorflow实现   用dropout: import tensorflow as tf import numpy as np x_data=np.linspace(-1.,1.,300)[:, np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.sha

数据类型转换Casting 操作 描述 tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None) 字符串转为数字 tf.to_double(x, name=’ToDouble’) 转为64位浮点类型–float64 tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 转为32位浮点类型–float32 tf.to_int32(x, name=’ToInt32’) 转为32位整型–int32 tf.to_int64(x, n

[1]卷积层(Convolutional Layer),构建一个2维卷积层,常用的参数有 conv = tf.layers.conv2d( inputs=pool, filters=64, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu) inputs表示输入要的Tensor,filters表示卷积核的数量,kernel_size表示卷积核的大小,padding表示卷积的边界处理方式, 有valid和same两种方式,