Tensorflow 的求梯度函數: [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x]) 在調試時用處較大。 實例: import tensorflow as tf import numpy as np w1 = tf.Variable(2.0) w2 ...
停止梯度計算。 當在一個圖中執行時, 這個op按原樣輸出它的輸入張量。 當構建ops來計算梯度時,該op會阻止將其輸入貢獻考慮在內。 參數: Input: 一個張量。 name: 操作的名稱 可選 返回值: 一個張量。具有與輸入相同的類型。 ...
2019-11-09 00:58 0 450 推薦指數:
Tensorflow 的求梯度函數: [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x]) 在調試時用處較大。 實例: import tensorflow as tf import numpy as np w1 = tf.Variable(2.0) w2 ...
tf.repeat(input, repeats, axis=None, name=None) 參數: input: tensor repeats: 重復次數, note: len(repeats) must equal input.shape[axis] if axis ...
轉載: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()函數的作用是從tensor中刪除所有大小(szie)是1的維度。 給定丈量輸入, 此操作返回的是相同類型的張量, 並刪除所有尺寸為1的維度。如果不想刪除所有尺寸為1的維度, 可以通過指定squeeze_dims來刪除特定維度。 下面通過例子來理解: # 't ...
1. tf.to_float() # 將張量轉換為float32類型 2. tf.to_int32() # 將張量轉換為int32類型 等等, 就是將張量轉換成某一種類型。 ...
tf.shape()這個方法就相當於numpy當中shape屬性。 下面通過列子來了解: 具體而言,tf.shape是用來獲取張量的維度(shape). ...
函數:tf.less less( x, y, name=None ) 以元素方式返回(x <y)的真值. 注意:Less支持廣播. 參數: x:張量.必須是下列類型之一:float32,float64,int32,int64,uint8,int16,int8,uint16 ...