https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/82910536 ...
l loss 这个函数的作用是利用L 范数来计算张量的误差值,但是没有开发并且只取L 范数的值的一半 函数: tf.nn.l loss t, name None 参数: t:一个张量 tensor ,类型可以为:half, bfloat , float , float name:op的一个名字,即为这个操作取个名字 作用:使用sqrt计算张量的L 范数的一半 输出: 一个tensor,数据类型和t ...
2020-03-23 14:29 0 620 推荐指数:
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tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了。 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点 ...
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_looku ...
原型: ...
tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等,返回一个bool类型的张量,tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果,大小就是预测样本的数量乘以输出的维度,类型是tf ...
【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...
在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn ...
1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize ...