1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之,就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别,类似的也有,tf.assign 与 =(赋值运算符)的差异. 在计算精度上,二者并没有差别.运算符重载的形式a+b,会在内部转换为,a.__add__(b),而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add,在 math_ops.

1. tf.add(x,  y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `string`. y: A `Tensor`. Must have the same type as `x`.

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之,就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别,类似的也有,tf.assign 与 =(赋值运算符)的差异. 在计算精度上,二者并没有差别.运算符重载的形式a+b,会在内部转换为,a.__add__(b),而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add,在 math_ops.

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数

Memo.Text赋值高度注意事项,不得不知的技巧. list := TStringList.Create;  list.Text:= str:  list.Count; list.Clear;  list.Add(str);  list.Count; Memo.Text:=str;//也不触发SetTextStr事件,所以结果也不对 Memo1.Lines.Text:=str;//这样就对了,哎. 在str有换行符的情况下,两种赋值方法,str相同,但是list的结果不一定相同. text赋值

1.索引查询 ------TABLE_SCHEMA  库名:TABLE  表名 ------AND UPPER(INDEX_NAME) != 'PRIMARY'  只查询索引,不需要主键 SELECTCONCAT('ALTER TABLE `',TABLE_NAME,'` ', 'ADD ', IF(NON_UNIQUE = 1, CASE UPPER(INDEX_TYPE) WHEN 'FULLTEXT' THEN 'FULLTEXT INDEX' WHEN 'SPATIAL' THEN 'S

git版本不同会有所区别: Git Version 1.x:  Git Version 2.x:  git add .  修改(modified)以及新文件(new),但不包括被删除的文件. git add -u 仅监控已经被add的文件(即tracked file),会将修改的文件提交到暂存区. -u 不会提交新文件(untracked file).(git add --update的缩写) 即: -u  提交被修改(modified)和被删除(deleted)文件,不包括新文件(new) g

Queue接口: public interface Queue<E> extends Collection<E> { /* * add方法,在不违背队列的容量限制的情况,往队列中添加一个元素, 如果添加成功则返回true, 如果因为容量 * 限制添加失败了,则抛出IllegalStateException异常 * * 在有容量限制的队列中,最好使用offer方法 * 另外,add方法相对与offer方法而言,有一个专门抛出的异常IllegalStateException,代表由于容

原文地址: https://blog.csdn.net/Enchanted_ZhouH/article/details/77571939 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- tf.Session():创建一个会话 tf.Session().as_default():创建一个默认会话 那么问题来了,会话和默认会话有什么区别呢?T

refer to : http://blog.csdn.net/gaojinshan/article/details/16948075 Eclipse中,工程属性的Java Build Path的Library标签页下,有如下几个按钮: Add Jars...添加JAR包,是指本Eclipse当前包含的工程中的,在工程列表下选取即可 Add External Jars...添加外部的JAR,是指外部的,需要用文件管理器,在电脑硬盘上选取. Add Variable..添加变量,Eclipse的编

Eclipse中,工程属性的Java Build Path的Library标签页下,有如下几个按钮:Add Jars...添加JAR包,是指本Eclipse当前包含的工程中的,在工程列表下选取即可Add External Jars...添加外部的JAR,是指外部的,需要用文件管理器,在电脑硬盘上选取.Add Variable..添加变量,Eclipse的编译时用到的的环境变量Add Library...添加库,是指一些已经定义好的jar的集合,因为它们经常是一起用Add Class Folder

以下这些函数可以用于解决梯度消失或梯度爆炸问题上. 1. tf.clip_by_value tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name=None ) Returns:A clipped Tensor. 输入一个张量t,把t中的每一个元素的值都压缩在clip_value_min和clip_value_max之间.小于min的让它等于min,大于max的元素的值等于max. 例子: import tensorflow as tf

add可以做memcache锁 使用场景:用户兑换商品,在网络不好的情况下,点击多次,set会将多次提交全纪录下来,add只会记录一次

(1)tf.multiply是点乘,即Returns x * y element-wise. (2)tf.matmul是矩阵乘法,即Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b.

总结: git add -a 所有的更改操作--新建,更改,删除: git add . 只包括 新建 ,修改操作:无删除: git add -u 只包括修改,删除操作,无新建: 示例: git init echo Change me > change-me echo Delete me > delete-me git add change-me delete-me git commit -m initial echo OK >> change-me rm delete-me ech

使用 FragmentTransaction 的时候,它提供了这样两个方法,一个 add , 一个 replace . add 和 replace 影响的只是界面,而控制回退的,是事务. public abstract FragmentTransaction add (int containerViewId, Fragment fragment, String tag) Add a fragment to the activity state. This fragment may optiona

Fragment 本身并没有 replace 和 add 方法,这里的理解应该为使用 FragmentManager 的 replace 和 add 两种方法切换 Fragment 时有什么不同.我们经常使用的一个架构就是通过 RadioGroup 切换 Fragment,每个 Fragment 就是一个功能模块. case R.id.rb_1: rb_1.setBackgroundColor(Color.RED); transaction.show(fragment1); // transac

刷课过程中思考到Variable和Tensor之间的区别,尝试发现在如下代码中: a = tf.Variable(tf.ones(1)) b = tf.add(a,tf.ones(1)) 1 2 a是Variable,而b是Tensor.发现自己对Variable和Tensor之间的区分了解不多,所以搜索了一下,记录自己的思考,欢迎指教. Variable是可更改的(mutable),而Tensor是不可更改的.一个直接的例子就是Tensor不具有assign函数,而Variable含有. py

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP 我的GitHub:https://github.com/MachineLP/train_cnn-rnn-attention 自己搭建的一个框架,包含模型有:vgg(vgg16,vg

Add和AddRange区别 Add和AddRange Add:将指定的对象添加到……中 AddRange:向……末尾,添加数组 - 在群体操作时,使用AddRange取代Add 用AddRange可以让我们要加入的东西一次性加入,而不要每次都加一次,这样显然可以加快速度.几乎所有的windows control都支持Add和AddRange两种方法. Add: For i = To param.Length - comm.Parameters.Add(param(i)) Next i AddR