import numpy as npimport tensorflow as tfnp.random.seed(0)x = np.random.sample((11,2))# make a dataset from a numpy arrayprint(x) dataset ...
https: www.jb .net article .htm 直接看代码例子,有详细注释 import tensorflow as tf import numpy as np d np.arange , .reshape , 将array转化为tensor data tf.data.Dataset.from tensor slices d 从data数据集中按顺序抽取buffer size个样本 ...
2020-10-24 14:51 0 965 推荐指数:
import numpy as npimport tensorflow as tfnp.random.seed(0)x = np.random.sample((11,2))# make a dataset from a numpy arrayprint(x) dataset ...
机器学习中数据读取是很重要的一个环节,TensorFlow也提供了很多实用的方法,为了避免以后时间久了又忘记,所以写下笔记以备日后查看。 最普通的正常情况 首先我们看看最普通的情况: 输出结果 由结果我们可以知道TensorFlow能很好地帮我们自动处理最后一个batch ...
TensorFlow batch normalize的使用 batch normalize 经常与CNN搭配使用,据一些研究表面,在RNN层数不是很深的时候使用batch normalize是会用损害作用的。下面介绍下TensorFlow bath normalize的用法 直接把想 ...
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 ...
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 ...
在深度学习中为了提高训练速度,经常会使用一些正正则化方法,如L2、dropout,后来Sergey Ioffe 等人提出Batch Normalization方法,可以防止数据分布的变化,影响神经网络需要重新学习分布带来的影响,会降低学习速率,训练时间等问题。提出使用batch ...
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 ...