tf.reshape函数降维 / 张生荣

Tensorflow中的降维函数tf.reduce_*使用总结

在使用tensorflow时常常会使用到tf.reduce_*这类的函数,在此对一些常见的函数进行汇总 1.tf.reduce_sum tf.reduce_sum(input_tensor , axi ...

读取tfrecord数据从TFRecords文件中读取数据, 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列.之后调用tf.TFRecordReader的tf ...

有一段时间没用tensorflow了,现在跑实验还是存在一些坑了,主要是关于张量计算的问题.tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容,可能出现各种奇奇怪怪的问题. 1 tf.conca ...

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值. reduce_mean(input_ ...

初学tensorflow,如果写的不对的,请更正,谢谢! tf.reshape(tensor, shape, name=None) 函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式. 其中shap ...

我们知道numpy.ndarray.reshape()是用来改变numpy数组的形状的,但是它的参数会有一些特殊的用法,这里我们进一步说明一下.代码如下: import numpy as np cla ...

在opencv中,reshape函数比较有意思,它既可以改变矩阵的通道数,又可以对矩阵元素进行序列化,非常有用的一个函数. 函数原型: C++: Mat Mat::reshape(int cn, in ...

目录学习前言两者区别 tf.variable_scope函数测试代码 1.使用reuse=True共享变量 2.使用AUTO_REUSE共享变量学习前言最近在学目标检测……SSD的源码好复杂 ...

目录 1 shape()函数 2 reshape()函数 1 shape()函数读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数.它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以 ...

CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构,可以大幅减少神经网络的参数量,防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度.在CNN中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一个卷积操作只处理一小块图像, ...

本文使用的数据集是MNIST,主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络. 先载入MNIST数据集(手写数字识别集),并创建默认的Interactive Session(在没有指定回话对象的情 ...

目录 tf.keras.layers模块中的函数汇总tf.keras模型层layers 卷积网络相关层总结 tf.keras.layers模块中的函数 from __future__ import ...

tensorflow由于其基于静态图的模式,导致写代码的时候很难调试,除了用官方的调试工具外,最直接的方法就是把中间结果输出出来查看,然而,直接用print函数只能输出tensor变量的形状,而不是数 ...

这两组函数中区别很是类似,都是一个不改变之前的数组,一个改变数组本身 resize和reshape >>> import numpy as np >>> a = n ...

先给出一个样例看看 import tensorflow as tf raw = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) ''' 拆成 [1, ...

reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变.是对每行元素进行处理 resize(shape) : 与.reshape()功能一致,但修改原数组 In [ ...

因为最近打算转战Tensorflow,我将自己的脑部肿瘤分割课题从caffe转移到tensorflow上去然后我将数据存到Tf.record里面去,出现来不收敛,以及精度上不去的等现象. 最终原因是 ...

摘要:本文介绍了tensorflow的常用函数. 1.tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不 ...

实验环境:windows 7,anaconda 3(Python 3.5),tensorflow(gpu/cpu) 函数介绍:标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale). 这样,在使用梯 ...