AutoGraph是TF提供的一个非常具有前景的工具, 它能够将一部分python语法的代码转译成高效的图表示代码. 由于从TF 2.0开始, TF将会默认使用动态图(eager execution), 因此利用AutoGraph, 在理想情况下, 能让我们实现用动态图写(方便, 灵...
...操作，你可以使用基本的算术运算符添加到你的图表。 tf.add(x, y, name = None) 解释：这个函数返回x与y逐元素相加的结果。 注意：tf.add操作支持广播形式，但是tf.add_n操作不支持广播形式。 使用例子： #!/usr/bin/env python # -*- coding: u...
...分布) 一.基础知识 Tensorflow的计算表现为数据流图，因此tf.Graph类中包含了一系列表示计算的操作对象（tf.Operation）,以及操作之间的流动的数据(tf.Tensor)。tf.Operation代表图中的一个节点，用于计算张量数据可以由节点构造器（tf.ad...
... 使用卷积神经网络来训练MNIST数据集 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data, one_hot=True...
...，你能将数据类型投射到一个你想要的数据类型上去。 tf.string_to_number(string_tensor, out_type = None, name = None) 解释：这个函数是将一个string的Tensor转换成一个数字类型的Tensor。但是要注意一点，如果你想转换的数字类型是tf.float32，...
...如下图： 实验代码如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import input_data N_INPUT = 28*28 N_HIDDEN_1 = 1000 N_OUTPUT_1 = N_INPUT N_HIDDEN_2 = 1500...
...我们可能会定义一个张量和一个变量： import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) # Define a variable W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) 在TensorFlow 2.0中，我们可以使用变...
...特征表示。 实验代码如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np N_INPUT = 4 N_HIDDEN = 100 N_OUTPUT = N_INPUT BETA = tf.constant(3.0) LAMBDA = tf.constan...
...函数的梯度。我们只需要设计我们的函数，然后去调用 tf.gradients 函数就可以了。是不是非常简单。 接下来让我们来举个例子，具体说明一下。 使用 TensorFlow 内置的优化器对 MNIST 数据集进行 softmax 回归 在使用 tf.gradients 实现梯...
...ensorFlow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph()函数可以获取这个默认的计算图。 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name=a) b = tf.constant([1.0, 2.0], name=b) result = a + b #通过a.graph属性可以...
...关于RNN/LSTM的理论知识，可以参考这篇文章 代码 # coding: utf-8 # @author: 陈水平 # @date：2017-02-14 # # In[1]: import tensorflow as tf import numpy as np # In[2]: sess = tf.InteractiveSession() # In[3]: from te...
...的计算图来执行两个数字的加法操作： import tensorflow as tf a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result) 在这个例子中，我们首先定义了两个常量节点 a 和...
...flow。 我们迅速来个例子试下好不好用： import tensorflow as tf a = tf.constant(1) b = tf.constant(2) c = a * b sess = tf.Session() print(sess.run(c)) 输出结果为2. Tensorflow顾名思义，是一些Tensor张量的流组成的运算。运算需要一个Session来运行。如果...
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