tensor默認是不求梯度的,對應的requires_grad是False。 1.指定數值初始化 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 正態分布 . tf.random.normal shape,mean,stddev,dtype ...
2020-11-14 12:43 0 429 推薦指數:
tensor默認是不求梯度的,對應的requires_grad是False。 1.指定數值初始化 2.指定分布初始化 ...
獲取Tensor維度的兩種方法: Tensor.get_shape() 返回TensorShape對象, 如果需要確定的數值而把TensorShape當作list使用,肯定是不行的。 需要調用TensorShape的as_list()方法, 需要調用 ...
1. 梯度下降, tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05),梯度下降的問題在與不一定能獲得全局最優解,並且因為要在所有數據上最小化損失,所以損失函數是在所有訓練數 ...
TensorFlow程序讀取數據一共有3種方法: 供給數據(Feeding): 在TensorFlow程序運行的每一步, 讓Python代碼來供給數據。 從文件讀取數據: 在TensorFlow圖的起始, 讓一個輸入管道從文件中讀取數據。 預加載數據: 在TensorFlow圖中 ...
希望實現圖片上的功能 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、簡單粗暴,直接在類中創建連接池使用 2、較第一種,就是把業務分開 2.1、domain類User.java 2.2、dao類UserDao.jav ...
首先是循環遍歷,常見的for和while。比較熟悉,不寫了。 然后是foreach 格式 for(類型名 變量名:集合名) 還有迭代器iterator Java中的Iterator功能比較簡單,並且只能單向移動: (1) 使用方法iterator()要求容器返回一個Iterator ...