tf.gather:用一個一維的索引數組,將張量中對應索引的向量提取出來 import tensorflow as tf a = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]) index_a ...
首先介紹數據讀取問題,現在TensorFlow官方推薦的數據讀取方法是使用tf.data.Dataset,具體的細節不在這里贅述,看官方文檔更清楚,這里主要記錄一下官方文檔沒有提到的坑,以示 后人 。因為是記錄踩過的坑,所以行文混亂,見諒。 I 問題背景 不感興趣的可跳過此節。 最近在研究ENAS的代碼,這個網絡的作用是基於增強學習,能夠自動生成合適的網絡結構。原作者使用TensorFlow在ci ...
2018-11-29 20:45 2 17147 推薦指數:
tf.gather:用一個一維的索引數組,將張量中對應索引的向量提取出來 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:用一個一維的索引數組,將張量中對應索引的向量提取出來 ...
很多時候在運行python代碼的時候我們需要從外部定義參數,從而避免每次都需要改動代碼。所以一般我們都會使用 argparse 這個庫。其實TensorFlow也提供了這個功能,那就是 tf.app.flags 。 使用方法很簡單 上面給出的是定義一個bool變量,第一個參數是指參數 ...
sess.中顯示數據 ...
問題 訓練神經網絡是一個很復雜的過程,在前面提到了深度學習中常用的激活函數,例如ELU或者Relu的變體能夠在開始訓練的時候很大程度上減少梯度消失或者爆炸問題,但是卻不能保證在訓練過程中不出現該問題,例如在訓練過程中每一層輸入數據分布發生了改變了,那么我們就需要使用更小的learning ...
使用tf.nn.batch_normalization函數實現Batch Normalization操作 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 吳恩達deeplearningai課程 課程筆記 Udacity課程 ...
tf.multinomial(logits, num_samples) 第一個參數logits可以是一個數組,每個元素的值可以簡單地理解為對應index的選擇概率,注意這里的概率沒有規定加起來的和為1。還需要注意的是所有概率不能全為0或全為1。 如果logits數組中有n個概率值,那么最后 ...