tf.truncated_normal的用法 / 张生荣

tf.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法

本文介绍了tf.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法,分享给大家,具体如下: tf.truncated_normal 复制代码代码如下: tf.truncat ...

参考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算具体代码如 ...

tf.tile()应用于需要张量扩展的场景,具体说来就是: 如果现有一个形状如[width, height]的张量,需要得到一个基于原张量的,形状如[batch_size,width,height]的 ...

TensorFlow中tf.batch_matmul()用法如果有两个三阶张量,size分别为 a.shape = [100, 3, 4] b.shape = [100, 4, 5] c = tf. ...

如下所示: tf.constant(value, dtype=None, shape=None) 创建一个常量tensor,按照给出value来赋值,可以用shape来指定其形状.value可以是一个 ...

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 ...

pytorch __init__、forward与__call__的用法小结

目录参数数量及其作用例子参数数量及其作用该函数共有两个参数,分别是key和scope. def get_collection(key, scope=None) Wrapper for Grap ...

目录 tf.nn.conv2d与tf.layers.conv2d的区别 tf.nn.conv2d tf.layers.conv2d tf.nn.conv2d和tf.layers.conv2d的学习总 ...

今年来人工智能的概念越来越火,AlphaGo以4:1击败李世石更是起到推波助澜的作用.作为一个开挖掘机的菜鸟,深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰. 既然要开始学,当然是搭一个深度 ...

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeu ...

Linux终端中的操作均是使用命令行来进行的.因此,对于小白来说,熟记几个基本的命令行和使用方法能够较快的在Linux命令行环境中将python用起来. 打开命令行窗口打开命令行窗口的快捷键如下: ...

一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.exam ...

使用Tensorflow进行深度学习训练的时候,需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存,以便在此基础上继续训练或者使用.介绍这方面的博客有很多,我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍: http:// ...

假设我们已经安装好了tensorflow. 一般在安装好tensorflow后,都会跑它的demo,而最常见的demo就是手写数字识别的demo,也就是mnist数据集. 然而我们仅仅是跑了它的dem ...

深度学习中对于网络的训练是参数更新的过程,需要注意一种情况就是输入数据未做归一化时,如果前向传播结果已经是[0,0,0,1,0,0,0,0]这种形式,而真实结果是[1,0,0,0,0,0,0,0,0] ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN,原涂层是由RGB组成,然后CNN把它的厚度加厚,长宽变小,每做一层都这样被拉长 ...

TensorFlow 模型保存/载入我们在上线使用一个算法模型的时候,首先必须将已经训练好的模型保存下来.tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样,sklearn很直接,一个skl ...

一.概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码,再经过相反的解码过程的一种学习方法.学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较,通过修正权重偏置参数降低损失函数,不断 ...