前言：tensorflow是一个庞大的系统，里面的函数很多，实现了很多常规的一些操作，但是始终没有办法涵盖所有的操作，有时候我们需要定义一些自己的操作逻辑来实现制定的功能，发现没那么简单，本文是在编写tf.data.DataSet的时候出现的一个问题，做了一个集中化的总结，会涉及到以下概念：EagerTensor和Tensor，tf.py_function以及tf.numpy_function，d
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2024-07-11 05:48:04
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# Python的tf函数
## 什么是tf函数
在Python中，tf函数是一个非常强大的工具，可以用来定义和执行数学运算，特别是在深度学习和人工智能领域。tf函数是TensorFlow的一部分，TensorFlow是一个开源的机器学习库，由Google开发和维护。tf函数可以让我们更高效地进行数据处理和模型训练，提高代码的可读性和可维护性。
## tf函数的基本用法
为了使用tf函数，
原创
2024-04-23 05:36:37
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scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。*两个一维信号卷积
>>> import numpy as np
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> h=np.array([4,5,6])
>>> import scipy.signal
>>> sci
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2023-07-14 14:28:09
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tf.function 是 tf 2.x新增的主要功能，函数的装饰器（decorator），将函数编译为可调用的TensorFlow图。tf.function(
func=None, input_signature=None, autograph=True, experimental_implements=None,
experimental_autograph_options=N
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2023-11-06 18:44:06
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原创
2022-07-14 17:48:25
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reduce_sum()
本人较懒，故间断更新下常用的tf函数以供参考：
一、tf.reduce_sum( )reduce_sum( ) 个人理解是降维求和函数，在 tensorflow 里面，计算的都是 tensor，可以通过调整 axis 的维度来控制求和维度。参数：input_tensor：要减少的张量.应该有数字
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2023-08-31 16:32:44
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tf.placeholder()函数作为一种占位符用于定义过程，可以理解为形参，在执行的时候再赋具体的值。 tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None ) 参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32，tf.float64等数值类型 sha
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2020-03-24 12:35:00
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tf.sigmoid 函数tf.sigmoid函数具有以下所列的别名：tf.nn.sigmoid tf.sigmoidsigmoid( x, name=None)定义在：tensorflow/python/ops/math_ops.py。计算 x 元素的sigmoid。具体来说，就是：y = 1/(1 + exp (-x))。函数参数x：一个Te...
原创
2022-03-16 15:08:12
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tf.argmax(A,axis=0)axis=0
原创
2022-07-18 11:37:09
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tf.sigmoid 函数tf.sigmoid函数具有以下所列的别名：tf.nn.sigmoid tf.sigmoidsigmoid( x, name=None)定义在：tensorflow/python/ops/math_ops.py。计算 x 元素的sigmoid。具体来说，就是：y = 1/(1 + exp (-x))。函数参数x：一个Te...
原创
2021-06-11 14:32:02
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在Python编程中，"tf"函数通常指代与TensorFlow库相关的函数。TensorFlow是一个广泛用于机器学习和深度学习的开源库，由Google开发。了解"tf"函数的来源和用法对想要深入学习机器学习的开发者来说至关重要。接下来，我们将通过各个环节详细探索这个主题。
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### 协议背景
在计算机科学的发展历程中，机器学习已经经历了多个版本和框架的演进。以下是机器学习库及其发展
函数功能个：返回张量的大小.此函数返回一个表示input中的元素数的整数. 函数原型 size(input, name=None, out_type=tf.int32) import tensorflow as tf t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
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2020-03-23 14:31:00
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函数原型 : tf.slice(input_, begin, size, name )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。比如 : t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]
原创
2023-02-17 15:16:27
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tf.multiply()释义：将两个矩阵中对应元素各自相乘示例：import tensorflow as tfX = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5 ,6]], dtype=tf.float32, nam
原创
2022-03-24 15:00:17
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# Python和TensorFlow入门指南
Python是一种高级编程语言，广泛应用于各个领域，包括数据科学、机器学习和人工智能等。TensorFlow是一个用于构建和训练机器学习模型的开源框架。本文将介绍Python和TensorFlow的基础知识，并提供一些简单的代码示例。
## Python入门
Python是一种易于学习且功能强大的编程语言。它具有简洁的语法和丰富的标准库，使得开
原创
2023-07-27 08:41:38
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一、tensorflow基本使用 1、tf基本用法 import tensorflow as tf ①创建变量 tf.constant(val, dtype=None,shape=None,name='Const', verify_shape=False)
tf.fill(dims, value, name=None)shape, dtype=tf.float32, name=Non
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2023-10-08 06:48:57
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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
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2018-01-11 21:43:00
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安装TensorFlow中，先学习相关理论（昨天玩塞尔达去了 反思1sTensorFlow是机器学习和深度学习的工具。除了主要的包，还有其他的库TensorBoard——TensorFlow内部图的可视化工具TensorFlow Fold——生成动态计算图表TensorFlow Transform——生成和管理输入数据管道直接这么说也不清楚，首先记录一下TensorFlow（以下简写tf）的基本概
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2023-11-26 16:40:00
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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，...
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2022-03-16 15:08:40
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1. 利用 tf.cast (张量名，dtype=数据类型)强制将 Tensor 转换为该数据类型； 利用tf.reduce_min (张量名)计算张量维度上元素的最小值； 利用tf.reduce_max (张量名)计算张量维度上元素的最大值。 举例如下： 2.维度的定义 由上图可知对于一个二维张量
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2020-08-23 15:19:00
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