阅读tensorflow的源代码，我发现Sigmoid梯度计算定义如下。const AttrSlice& attrs, FunctionDef* g) {return GradForUnaryCwise(g, { {{"dx"}, "Mul", {"dy", "b"}},
浏览 3提问于2017-07-09得票数 1
在tensorflow中，似乎整个反向传播算法是通过对某个成本函数运行一次优化器来执行的，该成本函数是一些MLP或CNN的输出。我不完全理解tensorflow如何从成本中知道它确实是某个NN的输出？可以为任何模型定义成本函数。我该如何“告诉”它某个成本函数是从NN派生出来的？
浏览 0提问于2017-05-27得票数 15
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在Keras文档中的培训示例中，
output = math_ops.log(output / (1 - output))Keras在
浏览 8提问于2017-08-17得票数 8
我试图充分理解TensorFlow中交叉熵的计算。在下面的代码中，numpy I生成双精度随机双数据x，将其转换为logits进行二进制分类(即每个数据点只有一个logit )，在sig中通过sigmoid映射它，计算交叉熵ce，然后计算平均交叉熵mce下面是TensorFlow中的类似计算。我的问题是：
为什么我的平均交叉熵mce tf.losses.sigmoid_cross_entropy**?** (在numpy中用双精度计算
浏览 2提问于2019-01-14得票数 1
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2.2 -计算西格莫德惊人！你刚刚实现了一个线性函数。TensorFlow提供了多种常用的神经网络功能，如tf.sigmoid和tf.softmax。在这个练习中，计算z的sigmoid。在本练习中，您将:将张量转换为使用float32键入tf.cast，然后使用tf.keras.activations.sigmoid计算sigmoid。tf.keras.activati
浏览 3提问于2021-05-02得票数 2
我在使用tf.gradients计算梯度时遇到了一个问题。x是形状(4, 1)的向量v的tf.constant()，y是<code>E 110</code>v</code>e 211<//code>的sigmoid，也是形状<>D12<//code>的sigmoid我的代码：d = tf.constant(x_0@w_0)
浏览 0提问于2020-03-05得票数 0
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我在使用Tensorflow和keras时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题：
我们有一个模型(卷积神经网络)，它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个函数“定制丢失”。
浏览 3提问于2018-08-27得票数 1
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我想用一个逻辑损失函数作为我的深度学习模型来解决一个二元分类问题。我正在用角码来建立模型。然而，keras没有任何预先定义的逻辑。然而，在这个维基百科中，它提到：
浏览 0提问于2018-03-01得票数 3
我在TensorFlow中使用自动微分计算梯度有问题。基本上，我想要创建一个只有一个输出值f的神经网络，得到两个值(x，t)的输入。网络应该像一个数学函数，所以在这个例子中，f(x，t)，其中x和t是输入变量，我想计算偏导数，例如df_dx, d2f/dx2或df_dt。我需要这些偏导数作为一个特定的损失函数。以下是我的简化代码：import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Den
浏览 0提问于2020-04-24得票数 2
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不幸的是，我注意到使用tensorflow_probability.bijectors.Sigmoid变换会导致数值不稳定，从而导致[low, high]之外的参数值。我目前的解决办法是定义自己的sigmoid转换，它使用tensorflow_probability源代码注释中的替代实现：from tensorflow_probabilityimport bijectors as tfb
from tensorflow_
浏览 7提问于2022-08-04得票数 0
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我有一个简单的冻结tensorflow模型(在Keras中冻结)，我加载该模型，然后尝试使用它进行预测。有没有办法通过图本身获得标签？我的理解是，会话将图形运行到操作/张量，并在该操作之前停止。有没有办法在激活后进行操作？'))from
浏览 0提问于2019-05-10得票数 0
我知道Keras可以使用TensorFlow或Theano作为后端。在我的例子中，我使用的是TensorFlow。所以我想知道:有没有办法用Keras写一个NN，然后在TensorFlow中打印出相应的版本呢？然后有一个函数或什么东西来生成Keras编写的用于所有这些计算的TensorFlow代码。
浏览 2提问于2017-10-18得票数 2
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当我学习tensorflow时，tensorflow的一个基本概念是计算图，而这些图被认为是静态的。我在Pytorch中发现，这些图表据说是动态的。tensorflow中的静态计算图和Pytorch中的动态计算图有什么区别？
浏览 1提问于2017-09-11得票数 30
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为此，我使用了成本函数sigmoid_cross_entropy_with_logits。这个公式：通过绘制
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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我使用的是tensorflow 1.4，我想测试这个工具。下面是一个例子：input=50,10我猜代码是可以的，但是不太确定如何计算矩阵中变量的标准偏差
浏览 23提问于2021-05-30得票数 1
Tensorflow如何处理给定的图形？如果有一个简单的图：
W= tf.constant0.8，name=‘权重’)y_1 = tf.mul(w，x，name='output_1')
算术语句当然是由计算图给出的，但是Tensorflow这样
浏览 4提问于2017-03-06得票数 4
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基于猫和狗识别的例子，我用tensorflow和keras创建了一个cnn，它应该能识别4类图像:猫，汽车，人，花。当我做出预测时，模型会响应一个列表，比如[0. 1. 0. 0.]
浏览 11提问于2019-12-02得票数 0
我编写了以下Tensorflow代码，它在自定义数据集上执行逻辑回归。(tf.matmul(x, W) + b)
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits# Test model correct = tf.cast(tf.equal(prediction, y当程序试图计算精度时，它会返回一个错误：
Faile
浏览 3提问于2019-04-01得票数 1
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