tf服务器_服务器服务器_云服务器服务器 - 腾讯云开发者社区

我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。...下面是对三个模块的简述：（1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation...（2）tf.layers：主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，个人感觉是对tf.nn的进一步封装，tf.nn会更底层一些。 ...（3）tf.contrib：tf.contrib.layers提供够将计算图中的网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作，但是tf.contrib包含不稳定和实验代码，有可能以后API会改变

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tf35：tf.estimator

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP tf.estimator 是Tensorflow的高级API，可快速训练和评估各种传统机器学习模型...import os from six.moves.urllib.request import urlopen import numpy as np import tensorflow as tf #...training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header( filename=IRIS_TRAINING,...target_dtype=np.int, features_dtype=np.float32) test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header...classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,

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tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

()/tf.random.categorical()用法解析 tf.multinomial()在tensorflow2.0版本已经被移除，取而代之的就是tf.random.categorical() tf.random.categorical...import tensorflow as tf; for i in tf.range(10): samples = tf.random.categorical([[1.0,1.0,1.0,1.0,4.0...常用的是tf.float32，tf.float64等数值类型 shape：数据形状。...demo： import tensorflow as tf import numpy as np # 定义placeholder input1 = tf.placeholder(tf.float32)...input2 = tf.placeholder(tf.float32) # 定义乘法运算 output = tf.multiply(input1, input2) # 通过session执行乘法运行

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tf.reverse()和tf.transpose()

一、tf.reverse()tf.reverse( tensor, axis, name=None)参数：tensor: 需要进行反转的张量，类型必须为其中的一个uint8, int8...(A,perm=[0,2,1,3])Y = tf.reverse(X,axis=[1]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A)...])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("original:") print(A) print("transpose...,[0,2,1])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("A[1][1][0]:") print(A[1][1][0...(A,[0,2,1,3])Y=tf.transpose(A,[1,0,3,2]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A) print

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tf.maximum和tf.minimum

tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。...tf.math.minimum tf.math.minimum( x, y, name=None ) 返回x和y的最小值(即x < y ?x: y)。参数: x: 张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/maximum?...hl=en https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/minimum?hl=en

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tf.matmul() 和tf.multiply()

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64...2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...#两个矩阵对应元素各自相乘 x=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]) y=tf.constant([[0.,0.,1.],[0.,0.,1....#注意这里x,y必须要有相同的数据类型，不然就会因为数据类型不匹配报错 z=tf.multiply(x,y) #两个数相乘 x1=tf.constant(1) y1=tf.constant(2) #注意这里...=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]) y3=tf.constant([[0.,0.,1.],[0.,0.,1.],[0.,0.,1.]])

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tf.InteractiveSession()与tf.Session()

tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。...对比一下： import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]) b=np.float32...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() sess=tf.Session() print...()就不会出错，说白了InteractiveSession()相当于： sess=tf.Session() with sess.as_default(): 换句话说，如果说想让sess=tf.Session...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess

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TF·IDF

TF·IDF 重要词假如一个词在某类文本(假设为A类)中出现次数很多，而在其他类别文本出现很少，那么这个词是A类文本的重要词。反之，如果一个词出现在很多领域，则其对于任意类别的重要性都很差。...数学表示一种NLP经典统计值：TF·IDF TF：词频某个词在某类别中出现的次数 / 该类别词总数 IDF：逆文档频率 \log\left(\frac{\text{语料库的文档总数}}{\text{...TF·IDF的优势可解释性好可以清晰看到关键词即使预测出错，也很容易找到原因计算速度快对于标注数据依赖小可以使用无标注语料完成一部分工作可以与很多算法组合使用可以看作是词权重 TFIDF

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TF-char4-TF2基本语法

# python形式 b = tf.constant(2.0) # 这才是TF形式 c = tf.constant([1,2.0,3.7]) tf.is_true(b) # True 返回值中几个具体信息...tf.int16/32/64 tf.float16/32/64；tf.float64就是tf.double 需要注意的点：高精度转低精度可能会报错对于浮点数，高精度的张量可以表示更精准的数据实际中...，一般使用tf.int32和tf.float32 import numpy as np import tensorflow as tf # 创建张量的时候指定精度 tf.constant(12345678..., dtype=tf.int32) tf.constant(np.pi, dtype=tf.float64) 通过张量的dtype属性可以获取张量的精度类型转换通过tf.cast函数进行转换，需要注意的地方...() tf.zeros()/tf.zeros_like() tf.ones([2,3]) a = tf.zeros([2,4]) b = tf.ones_like(a) # 形状相同自定义数值张量

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tf.nn.*()函数and tf.add()函数

tf.nn.relu()函数 tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变，小于0的数置为0 import tensorflow as tf a = tf.constant([-2,-1,0,2,3...tf a = tf.constant([[-2,-4],[4,-2]]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.nn.relu(a))) 输出结果为...import tensorflow as tf a=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32) b=tf.constant([1,-1],dtype...=tf.float32) c=tf.constant([1],dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: print('bias_add:')...(x,y) x1=tf.constant(1) y1=tf.constant(2) z1=tf.add(x1,y1) x2=tf.constant(2) y2=tf.constant

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TF-char5-TF2高级操作

x=tf.ones([2,3]) tf.norm(x,ord=1) tf.norm(x,ord=2) tf.norm(x,ord=np.inf) # 无穷最大/最小、均值、和函数作用 tf.reduce_max...最大 tf.reduce_min 最小 tf.reduce.mean 均值 tf.reduce_sum 和上述的函数都可以指定axis；如果不指定，tf.reduce_....tf.tile()函数实现长度为1的维度复制的功能；tf.tile() 函数可以在任意维度将数据重复复制多份 x = tf.random.normal([4,32,32,3]) tf.tile(x,...[2,3,3,1]) 数据限幅 tf.maximum()实现下限幅 tf.minimum()实现上限幅 tf.clip_by_vlaue实现双边限幅 x = tf.range(9) tf.maximum...索引从0开始 x = tf.random.uniform([4,35,8],maxval=100,dtype=tf.int32) tf.gather(x, [0,1], axis=0) tf.gather

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tf.math.pow或tf.pow

别名:tf.RaggedTensor.__pow__tf.compat.v1.RaggedTensor....__pow__tf.compat.v1.math.powtf.compat.v1.powtf.compat.v2.RaggedTensor....__pow__tf.compat.v2.math.powtf.compat.v2.powtf.math.powtf.powtf.math.pow( x, y, name=None)给定一个张量...例如:x = tf.constant([[2, 2], [3, 3]])y = tf.constant([[8, 16], [2, 3]])tf.pow(x, y) # [[256, 65536],

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tf.math.abs或tf.abs

tf.math.abs( x, name=None)计算张量的绝对值。给定一个整数或浮点值的张量，这个操作返回一个相同类型的张量，其中每个元素都包含输入中相应元素的绝对值。...例如:x = tf.constant([[-2.25 + 4.75j], [-3.25 + 5.75j]])tf.abs(x) # [5.25594902, 6.60492229]参数:x: 一个类型为...如果x是稀疏张量，返回SparseTensor(x.indices,tf.math.abs (x.value,…),x.dense_shape)。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/abs

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tf.variable和tf.get_Variable以及tf.name_scope和tf.variable_scope的区别

==因此，tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个函数来实现：== ---- 一...、tf.Variable(),tf.get_variable()的作用与区别： tf.Variable()和tf.get_variable()都是用于在一个name_scope下面获取或创建一个变量的两种方式...二、tf.name_scope()与tf.variable_scope()的作用与区别： tf.name_scope():主要用于管理一个图里面的各种op，返回的是一个以scope_name命名的context...import tensorflow as tf with tf.name_scope('name_scope_x'): var1 = tf.get_variable(name='var1',...shape=[1], dtype=tf.float32) var3 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)

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tf.name_scope()和tf.variable_scope()

tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量 tf.name_scope可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable...('V1'): a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) a2 = tf.Variable...(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape...(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) a2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape...=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0,

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tf.random_uniform与tf.truncated_normal

,dtype=tf.float32)))返回5*5的矩阵，产生于low和high之间，产生的值是均匀分布的。...例如： import tensorflow as tf import numpy as np with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.random_uniform...tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 从截断的正态分布中输出随机值...代码 a = tf.Variable(tf.random_normal([2,2],seed=1)) b = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=2))...c = tf.truncated_normal(shape=[10,10], mean=0, stddev=1) init = tf.global_variables_initializer() with

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tf46：再议tf.estimator之便利

if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT: final_input = tf.map_fn(lambda im_tf: tf.image.central_crop...= tf.map_fn(lambda im_tf: tf.image.random_flip_left_right(im_tf), input_layer) final_input =...tf.map_fn(lambda im_tf: tf.random_crop(im_tf, size=[224,224,3]), final_input) tf.summary.image...tf.cast(image_decoded, tf.float32) image = tf.image.resize_images(image, [224, 224]) # (2) return...(images) labels = tf.constant(labels) images = tf.random_shuffle(images, seed=0) labels = tf.random_shuffle

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TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用... ---- ---- FLAGS = tf.app.flags.FLAGS ---- ---- # tf.app.flags.DEFINE_string("param_name", "default_val...per query") ---- tf.app.flags.DEFINE_integer("embedding_size", 50, "embedding size") ---- ---- tf.app.flags.DEFINE_float...tf.app.run() 该函数一般都是出现在这种代码中： if __name__ == '__main__': ---- tf.app.run() ---- 上述第一行代码表示如果当前是从其它模块调用的该模块程序...---- 参考: TensorFlow 中 tf.app.flags.FLAGS 的用法介绍 Deep Learning学习笔记（六）详解tf.app.flags()和tf.app.run()的源码

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tf.matmul()和tf.multipy()的区别

(np.random.randn(3,2))#c=tf.matmul(a,b)c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables_initializer()with tf.Session...而tf.matmul()表示普通的矩阵乘法。而且tf.multiply(a,b)和tf.matmul(a,b)都要求a和b的类型必须一致。但是之间存在着细微的区别。...)b=np.float32(np.random.randn(3,2))c=tf.matmul(a,b)#c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables_initializer...(a,b)#c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess: print (type...b=tf.constant([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=np.int32)#c=tf.matmul(a,b)c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables_initializer

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tf.equal或tf.math.greater_equal

tf.math.greater_equal( x, y, name=None)返回元素的真值(x >= y)。参数:x: 张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/greater_equal

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