tf.gather:用一个一维的索引数组,将张量中对应索引的向量提取出来 import tensorflow as tf a = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]) index_a ...
首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示 后人 。因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅。 I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节。 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构。原作者使用TensorFlow在ci ...
2018-11-29 20:45 2 17147 推荐指数:
tf.gather:用一个一维的索引数组,将张量中对应索引的向量提取出来 import tensorflow as tf a = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]) index_a ...
tf.gather:用一个一维的索引数组,将张量中对应索引的向量提取出来 ...
很多时候在运行python代码的时候我们需要从外部定义参数,从而避免每次都需要改动代码。所以一般我们都会使用 argparse 这个库。其实TensorFlow也提供了这个功能,那就是 tf.app.flags 。 使用方法很简单 上面给出的是定义一个bool变量,第一个参数是指参数 ...
sess.中显示数据 ...
问题 训练神经网络是一个很复杂的过程,在前面提到了深度学习中常用的激活函数,例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题,但是却不能保证在训练过程中不出现该问题,例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变了,那么我们就需要使用更小的learning ...
使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 ...
tf.multinomial(logits, num_samples) 第一个参数logits可以是一个数组,每个元素的值可以简单地理解为对应index的选择概率,注意这里的概率没有规定加起来的和为1。还需要注意的是所有概率不能全为0或全为1。 如果logits数组中有n个概率值,那么最后 ...