TensorFlow基本概念与常用函数 文章目录TensorFlow基本概念与常用函数一：张量(一)：张量概念(二)：TensorFlow中的数据类型(三)：创建张量1、利用tf.constant()2、利用tf.convert_to_tensor()3、通过不同的函数来创建不同值的张量4、采用不同的函数创建符合不同分布的张量二：常用函数(一)：强制转换(二)：张量维度上的最值(三)：理解axis
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2024-04-04 19:14:49
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TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络（DNN）开发的功能强大的开源软件库，其允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的 CPU 或 GPU 的服务器、PC 或移动设备上，且只利用一个 TensorFlow API。包括 TensorFlow 在内的大多数深度学习库能够自动求导、开源、支持多种 CPU/GPU、拥有预训练模型，并支持常用的NN架构，如递归神经网络（R
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2024-02-26 22:08:30
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先学习下如何自己完成一个resnet网络用于cifar100训练，后面在使用迁移学习训练。
如果不知道resnet具体的网络结构可以自己学习下，这里只进行实现。1. BasicBlock实现BasicBlock首先是继承layer.Layerclass BasicBlock(layers.Layer):然后重写里面的init和call方法。
1）先在init定义Basic中的基础操作，由上图我们知
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2024-03-15 20:13:46
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目录1.创建张量2.将numpy数据类型转为tensor数据类型3.常用张量创建函数4.生成随机数5.数据类型转换6.行列操作7.可训练参数8.运算法则9.特征和标签配对10.独热编码11.自减12.返回指定维度的最值索引13.比较大小14.三目运算15.numpy生成随机数16.两个数组按垂直方向叠加17.生成网格数据18.打乱数据19.切片 tf.data.Dataset.from_tens
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2024-03-20 12:06:36
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tf中流动的叫做张量（tensor），张量在数据流图中从前往后流动一遍就完成了一次前向传播。残差从后往前流动一遍就完成了一次反向传播。 tf.truncated_normal(shape, mean, stddev, dtype, seed, name).这是一个截断的产生正太分布的函数，产生的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。 tf图中还有一种特殊的数据，叫变量。（V
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2024-04-10 11:26:24
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目录：一、TensorFlow的基本操作二、tf函数三、TensorFlow的算术操作四、张量操作Tensor Transformations4.1 数据类型转换Casting4.2 形状操作Shapes and Shaping4.3 切片与合并（Slicing and Joining）五、矩阵相关运算六、复数操作七、归约计算(Reduction)八、分割(Segmentation)九、序列比较与
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2024-03-05 15:04:59
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如何使用VAE模型进行手写数字图片的创建其实主要依赖于两个发生器，一个是编码，一个是解码实现步骤如下：将数字手写的图片库传入到VAE中经过编码器（卷积神经网络）得到一个语义值（包括手写数字识别的特征，这里我们设置4个维度，分别代表：粗细，弯曲程度等）将获得的四个值进行平均数和标准差的求解，（目的是为了符合正态分布，为什么使用正态分布做随机数，因为正态分布形成的随机数比较精准）使用随机分布发生器进行
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2024-03-29 14:50:46
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TensorFlow 中维护的集合列表 在一个计算图中，可以通过集合( )来管理不同类别的资源。比如通过 函数可以将资源加入一个或多个集合中，然后通过 获取一个集合里面的所有资源(如张量，变量，或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等)。比如，通过 获得总损失。 |集合名称|集合内容|使用
原创
2021-08-27 09:59:10
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上一篇：TensorFlow常用函数（一）1、tf.meshgrid()2、tf.stack()、tf.vstack()、tf.hstack()3、tf.transpose() : 对tensor进行转置4、tf.maximum()、tf.minimum()5、tf.image.non_max_suppression()：非极大抑制算法6、tf.gather()：可以把向量中某些索引值提取出来，得
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2024-04-22 12:45:26
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1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b3.tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值；weights =
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2024-03-28 22:43:15
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文章目录1、自动求导 *gradient*2、Tensor2.1 数据类型2.2 *tensor* 属性2.3 类型转换3、*Tensor* 创建4、索引和切片4.1 索引选择相关函数4.2 维度变换4.3 维度拓展4.4 维度压缩5、合并与分割5.1 合并5.2 分割6、数据统计6.1 范数6.2 最值|均值6.3 比较是否相等7、张量排序8、数据的填充与复制9、张量限幅 本人也是小菜，记录
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2024-04-01 02:09:45
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本篇文章主要介绍Tensorflow常用函数及他们的用法。在练习Tensorflow常用函数时，编译器先要输入如下代码import tensorflow as tf
import numpy as np
tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()一、基本概念tf.constant利用
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2024-04-16 15:17:46
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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，TensorFlo
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2024-03-21 11:27:49
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命令式编程与声明式编程 命令式编程(imperative programming)：每个语句都按原来的意思执行，可以精确控制行为。通常可以无缝的和主语言交互，方便的利用主语言的各类算法，工具包，bug和性能调试器。缺点是实现统一的辅助函数困和提供整体优化都很困难。比如numpy和Torch。 声明式语言(declarative programing)：用户只需要声明要做什么，而具体执
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2024-05-28 14:55:14
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文章目录Tensorflow常用函数1. 基础2. 数据处理3. 网络搭建4.使用Keras5. 自制数据（预处理），打包 Tensorflow常用函数1. 基础tf.int
tf.float32
tf.float64tf.constant(张量内容，dtype=数据类型) # 创建张量
tf.convert_to_tensor(数据名，dtype=?) # numpy转tensor
tf.ze
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2024-04-07 14:41:15
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目录1、placeholder2、add_n3、add_to_collection4、tf.argmax()5、cast6、tf.equal7、tf.reduce_sum8、tf.nn.dropout函数 1、placeholderplaceholder，中文意思是占位符，在tensorflow中类似于函数参数，运行时必须传入值。import tensorflow as tf
impor
1. tf.nn.softmax
tf.nn.softmax(logits, dim=-1, name=None) w*x+b ⇒ logits
softmax 函数执行的操作：exp(logits)/reduce_sum(exp(logits), dim)
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2017-03-20 12:11:00
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start up1.1 谷歌深度学习工具历史:第一代：DistBelief 由 Dean于2011年发起，主要产品有：
Inception (图像识别领域)谷歌Search谷歌翻译谷歌照片第二代：TensorFlow 由Dean于2015年11月发起，大部分DistBelief都转向了TensorFlow1.2 产品特性概念描述编程模型类数据流的模型语言Python C+
TensorFlow函数整理tf.placeholder()函数说明：返回值实例sess.run()函数说明返回值实例feed_dict -- sess.run() 中的feed_dict1. 是否需要进行传参feed_dict2. 是否执行一次sess.run函数，代码里的“数据迭代生成器”就会更新一次batch3. sess.run()可以将tensor格式转成numpy格式4. feed
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2024-03-15 12:00:35
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tensorflow常用函数操作组操作MathsAdd, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, EqualArrayConcat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, ShuffleMatrixMatMul, MatrixInverse, MatrixDeterminantNeuronal NetworkSoftMax
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2024-03-15 12:40:42
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