tensor默认是不求梯度的,对应的requires_grad是False。 1.指定数值初始化 2.指定分布初始化 ...
. tf.constant list array , tf.convert to tensor list array . tf.ones shape tf.zeros shape tf.fill shape,value .tf.ones like tensor tf.zeros like tensor 正态分布 . tf.random.normal shape,mean,stddev,dtype ...
2020-11-14 12:43 0 429 推荐指数:
tensor默认是不求梯度的,对应的requires_grad是False。 1.指定数值初始化 2.指定分布初始化 ...
获取Tensor维度的两种方法: Tensor.get_shape() 返回TensorShape对象, 如果需要确定的数值而把TensorShape当作list使用,肯定是不行的。 需要调用TensorShape的as_list()方法, 需要调用 ...
1. 梯度下降, tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05),梯度下降的问题在与不一定能获得全局最优解,并且因为要在所有数据上最小化损失,所以损失函数是在所有训练数 ...
TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据。 预加载数据: 在TensorFlow图中 ...
希望实现图片上的功能 import tensorflow as tfa = tf.range(10,dtype=float)b = aa = tf.reshape(a,[-1,1])a = tf.tile(a,[1,3]) sess = tf.Session()print ...
1、简单粗暴,直接在类中创建连接池使用 2、较第一种,就是把业务分开 2.1、domain类User.java 2.2、dao类UserDao.jav ...
首先是循环遍历,常见的for和while。比较熟悉,不写了。 然后是foreach 格式 for(类型名 变量名:集合名) 还有迭代器iterator Java中的Iterator功能比较简单,并且只能单向移动: (1) 使用方法iterator()要求容器返回一个Iterator ...