Tensorflow 的求梯度函数: [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x]) 在调试时用处较大。 实例: import tensorflow as tf import numpy as np w1 = tf.Variable(2.0) w2 ...
停止梯度计算。 当在一个图中执行时, 这个op按原样输出它的输入张量。 当构建ops来计算梯度时,该op会阻止将其输入贡献考虑在内。 参数: Input: 一个张量。 name: 操作的名称 可选 返回值: 一个张量。具有与输入相同的类型。 ...
2019-11-09 00:58 0 450 推荐指数:
Tensorflow 的求梯度函数: [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x]) 在调试时用处较大。 实例: import tensorflow as tf import numpy as np w1 = tf.Variable(2.0) w2 ...
tf.repeat(input, repeats, axis=None, name=None) 参数: input: tensor repeats: 重复次数, note: len(repeats) must equal input.shape[axis] if axis ...
转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b https://www.cnblogs.com/chamie/p/11073363.html ...
a=[0,5,10]b=[0,5,15,20,25]A,B=tf.meshgrid(a,b)with tf.Ses ...
tf.squeeze()函数的作用是从tensor中删除所有大小(szie)是1的维度。 给定丈量输入, 此操作返回的是相同类型的张量, 并删除所有尺寸为1的维度。如果不想删除所有尺寸为1的维度, 可以通过指定squeeze_dims来删除特定维度。 下面通过例子来理解: # 't ...
1. tf.to_float() # 将张量转换为float32类型 2. tf.to_int32() # 将张量转换为int32类型 等等, 就是将张量转换成某一种类型。 ...
tf.shape()这个方法就相当于numpy当中shape属性。 下面通过列子来了解: 具体而言,tf.shape是用来获取张量的维度(shape). ...
函数:tf.less less( x, y, name=None ) 以元素方式返回(x <y)的真值. 注意:Less支持广播. 参数: x:张量.必须是下列类型之一:float32,float64,int32,int64,uint8,int16,int8,uint16 ...