sess=tf.Session() a=np.array([1,2,3,5.]) # 此代码保留为浮点数 a1=np.array([1,2,3,5]) # 此代码保留为整数 c=tf.reduce_mean(a)d=sess.run(c)print(a)print(d)c1=tf.reduce_mean(a1)d1=sess.run(c1)print(a1)print(d1) 总结:tf.reduce_mean(a,axis)是均值,其中a是输入矩阵,axis是从什么维度求均值.然而,代码运行发

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值. reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 第一个参数input_tensor: 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis: 指定的轴,如果不指定,则计算所有元素的均值; 第三个参数keep_d

参考 1. tensorflow中 tf.reduce_mean函数: 完

一个tensorflow图由以下几部分组成: 占位符变量(Placeholder)用来改变图的输入. 模型变量(Model)将会被优化,使得模型表现得更好. 模型本质上就是一些数学函数,它根据Placeholder和模型的输入变量来计算一些输出. 一个cost函数度量用来指导变量的优化. 一个优化策略会更新模型的变量.(梯度下降优化器) 四则运算: +-*/ ** 基本运算 tf.add(x,y,name) tf.subtract(x,y,name) tf.multiply(x,y,name)

1. tf.reduce_mean(a) : 求平均值 2. tf.truncated_normal([3,2],stddev=0.1) : 从正态分布中输出随机值,标准差为0,1,构造矩阵为3*2的 3. tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号. A = [[1,3,4,5,6]]B = [[1,3,4], [2,4,

转载:https://www.cnblogs.com/yuzhuwei/p/6986171.html 1.概述 在深度学习里研究的物体的关系,都是比较复杂的.比如一个图片32X32大小的,它的像素信息就有1024个点,如果考虑RGB三种颜色,就是1024X3了.对于目前还没有办法构造140亿个神经元的计算机来说,只能干一件事情,就是简化,化繁为简.为了简化,就需要使用算法来进行,在数学上最简单的处理,就是求平均值.这个道理非常简单,如果10个数,只要把它们相加,再除以10即可.对于0维数字,可以

原来这个函数,不能按以前的方式进行调用了,只能使用命名参数的方式来调用.原来是这样的: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y, y_)) 因此修改需要成这样: tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_)) logits是预测值,labels是标签值

摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input:通常情况下是卷积层输出的featuremap,shape=[batch,height,width,channels]              假定这个矩阵就是卷积层输出的featuremap(2通道输出)  他的s

1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes 第二个参数labels:实际的标签,大小同上 具体的执行流程大概分为两步: 第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax,这一步通常

tf.expand_dims和tf.squeeze函数 一.tf.expand_dims() Function tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None) Inserts a dimension of 1 into a tensor’s shape. 在第axis位置增加一个维度 Given a tensor input, this operation inserts a dimension of 1 at the dimensio

tf.random_normal 函数 random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从正态分布中输出随机值. 参数: shape:一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状. mean:dtype 类型的0-D张量或 Python 值.正

tf.transpose函数中文意思是转置,对于低维度的转置问题,很简单,不想讨论,直接转置就好(大家看下面文档,一看就懂). tf.transpose(a, perm=None, name='transpose') Transposes a. Permutes the dimensions according to perm. The returned tensor's dimension i will correspond to the input dimension perm[i]. If

tf.reduce_mean reduce_mean( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 功能说明: 计算张量 input_tensor 平均值 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 input_tensor 是 张量 输入待求平均值的张量 axis 否 None.0.1 None:全局求平均值:0:求每一列平均值:1:求每一行平均值 keep_dims 否 Boolean

tf.transpose函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose') 解释 将a进行转置,并且根据perm参数重新排列输出维度.这是对数据的维度的进行操作的形式. Details 图像处理时数据集中存储数据的形式为[channel,image_height,image_width],在tensorflow中使用CNN时我们需要将其转化为[image_height,image_wi

tf.slice函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.slice(input_, begin, size, name = None) 解释 : 这个函数的作用是从输入数据input中提取出一块切片 切片的尺寸是size,切片的开始位置是begin. 切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度,其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数. 开始位置begin表示切片相对于输入数据input_的每一个偏移量,比如数据input是 [[[1, 1, 1],

tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值. tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状,必选 mean: 正态分布的均值,默认为0 stddev: 正态分布的标准差,默认为1.0 dtype: 输出的类型,默认为tf.float32 seed: 随机数种子,是一个整数,当设置之后,每次生成的随机

tf.placeholder()函数 Tensorflow中的palceholder,中文翻译为占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,还是静态图的设计思想,整个设计理念是计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行.这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_o

tf.argmax()函数原型: def argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=dtypes.int64) 作用是返回每列/行的最大值的索引. input是一个张量, axis是0或1,0返回各列最大值索引,1返回各行最大值索引. 其他3个参数不常用,常用写法是 a = tf.argmax(tensor, 1). import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSe

转载  https://blog.csdn.net/duanlianvip/article/details/98626111 tf.reset_default_graph函数用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形. 1.无tf.reset_default_graph import tensorflow as tf # 执行完 with 里边的语句之后,这个 conv1/ 和 conv2/ 空间还是在内存中的.这时候如果再次执行此代码,就会再生成其他命名空间 with tf.name_scope(