TensorFlow 2.8.0 主要功能和改进 在 tf.lite 中，增加了 TFLite 内置 op 支持以下功能：tf.raw_ops.Bucketize op 可在 CPU 上操作；tf.where op 可用于数据类型 tf.int32、tf.uint32、tf.int8、tf.uint8、tf.int64；tf.random.normal op 用于在 CPU 上输出数据类型 tf.float32；tf.random.uniform o...
3. Math op与数学运算相关的ops TensorFlow中包含各种各样的数学ops,如加法tf.add, tf.add_n等。 TF常见ops如下: 4. 数据类型 4.1 Python 原生类型 TF可以使用Python的原生数据类型,如Boolean、数值型(整数、浮点数)、字符串。单个值可以被转换成0-d张量(标量)、列表可以被转换为1-d张量(向量)、二级列表可...
concat([[-1, num_true], dim], 0) # 每一行数据的哈达玛积(元素积) # inputs shape is [batch_size, dim] # true_w shape is [batch_size * num_true, dim] # row_wise_dots shape is [batch_size, num_true, dim] row_wise_dots = math_ops.multiply(array_ops.expand_dims(inputs, 1...
一个样例代码: #include"tensorflow/cc/framework/scope.h"#include"tensorflow/cc/ops/array_ops.h"#include"tensorflow/cc/ops/math_ops.h"#include"tensorflow/cc/client/client_session.h"usingnamespacestd;usingnamespacetensorflow;usingnamespacetensorflow::ops;intmain(){Scoperoot=Scope::NewRootScope();aut...
1defcategorical_hinge(y_true, y_pred):2y_pred =ops.convert_to_tensor(y_pred)3y_true =math_ops.cast(y_true, y_pred.dtype)4pos = math_ops.reduce_sum(y_true * y_pred, axis=-1)5neg = math_ops.reduce_max((1. - y_true) * y_pred, axis=-1)6returnmath_ops.maximum(0., neg...
target = array_ops.reshape(target, [-1]) crossent = nn_ops.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( logit, target) else: crossent = softmax_loss_function(logit, target) log_perp_list.append(crossent * weight) log_perps = math_ops.add_n(log_perp_list) if average_across_timesteps:...
Basic Math Functions TensorFlow provides several operations that you can use to add basic mathematical functions to your graph.tf.add_n(inputs, name=None) Add all input tensors element wise.Args: inputs: A list of at least 1 Tensor objects of the same type in: float32, float64, int64,...
与操作相关的代码位于 tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/目录下。以数学运算为例,代码为上述目录下的 math_ops.py,里面定义了 add、subtract、multiply、scalar_mul、div、divide、truediv、floordiv 等数学运算,每个函数里面调用了 gen_math_ops.py 中的方法,这个文件是在编译(安装时)TensorFlow 时生成的,位...
gate_inputs=math_ops.matmul( array_ops.concat([inputs,state],1),self._kernel) # B 的shape 为:【Hidden_size】,[Xt,Ht-1] * W 计算后的shape为:[batch_size,Hidden_size] # nn_ops.bias_add,这个函数的计算方法是,让每个 batch 得到的值,都加上这个 B; ...
1 def sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1): 2 y_pred = ops.convert_to_tensor_v2_with_dispatch(y_pred) 3 y_true = math_ops.cast(y_true, y_pred.dtype) 4 return backend.sparse_categorical_crossentropy( 5 y_true, y_pred, from_logits=from_lo...