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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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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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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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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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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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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Tensorflow教程分享：TensorFlow 基础详解
目录 计算图纸 Tensor 张量意义 自动求导机制 基础示例：线性回归 NumPy 下的线性回归 TensorFlow 下的线性回归 计算图纸 Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training. 因为TensorFlo
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2024-05-05 19:35:26
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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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分类器classifier之前的回归问题，预测的结果是数值型的，分类器预测出的数据是标称型一个手写数字识别的分类器import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#number 1 to 10 data
#如果没有这个数据包，会自动从网上帮你下载下来
mnist = input_
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2024-03-21 20:05:20
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【前言】这篇文章将告诉你tensorflow的基本概念以及tensorflow的基本操作 TensorFlow的基本概念Tensor TensorFlow的核心API TensorFlow提供非常丰富的API，最底层的API—TensorFlow Core—提供了完整的编程控制接口。更高级别的API则是基于TensorFlow Core API之上，并且非常容易学习和使用，更高层次的API能够使一
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2024-04-09 11:45:32
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tf.assignassign (
ref ,
value ,
validate_shape = None ,
use_locking = None ,
name = None
)定义在：tensorflow/python/ops/state_ops.py参见指南：变量>变量帮助函数通过将 "value" 赋给 "ref" 来更
tf.Variable().eval()：执行当前Tensor的run（）操作a = tf.Variable(tf.ones(10))
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
#b = sess.run(a) (1)
b = (a).eval() (2)
p
Tensorflow一些常用基本概念与函数1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：import tensorflow as tf
#定义‘符号’变量，也称为占位符
a = tf.placeholder("float")
b = tf.placeholder("float")
y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点
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 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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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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