返回 A Tensor或者SparseTensor具有相同的大小、类型和稀疏性x,具有绝对值。注意,对于complex64或者complex128输入,返回Tensor将是类型float32或者float64, 分别。 如果x 是SparseTensor ,则返回 SparseTensor(x.indices, tf.math.abs(x.values, ...), x.dense_shape) 给定整数或浮点值的张量,此操作返回相同类型...
name: 操作的名称(可选)。 返回值: 一个张量或稀疏张量,其大小、类型和稀疏性与x的绝对值相同。注意,对于complex64或complex128输入,返回的张量类型分别为float32或float64。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/vers...
复制 defhuber_loss(labels,preds,delta=14.0):residual=tf.abs(labels-preds)deff1():return0.5*tf.square(residual)deff2():returndelta*residual-0.5*tf.square(delta)returntf.cond(residual<delta,f1,f2) 使用huber_loss重新训练后,计算权重为w: -5.883589, b: 85.124306,两种损失的训练结果如下: 可以看到...
tf.less() a < b 返回a < b的真值表,逐元素。 tf.negative() -a 返回a中每个元素的负值。 tf.logical_not() ~a 返回a中每个元素的逻辑非。仅与dtype为tf.bool的张量对象兼容。 tf.abs() abs(a) 返回a中每个元素的绝对值。 tf.logical_or() a | b 返回a | b的真值表,逐元素。
is_small_error = tf.abs(error) <1squared_loss = tf.square(error) /2linear_loss = tf.abs(error) -0.5returntf.where(is_small_error, squared_loss, linear_loss) 注意,自定义损失函数的返回值是一个向量而不是损失平均值,每个元素对应一个实例。这样的好处是Keras可以通过class_weight或sample_weight...
if tf.abs(x) <= m: return x**2 else: return m**2 * (1 - 2 * tf.math.log(m) + tf.math.log(x**2)) result = tf.py_function(func=log_huber, inp=[3.0, 2.0], Tout=[tf.float32]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
def log_huber(x, m): if tf.abs(x) <= m: return x**2 else: return m**2 * (1 - 2 * tf.math.log(m) + tf.math.log(x**2)) x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32) m = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32) y = tf.py_function(func=log_huber, inp=[x, m], Tout...
tf.sign(x, name=None) # 返回 x 的符号 tf.reciprocal(x, name=None) # 取倒数 tf.abs(x, name=None) # 求绝对值 tf.round(x, name=None) # 四舍五入 tf.ceil(x, name=None) # 向上取整 tf.floor(x, name=None) # 向下取整 tf.rint(x, name=None) # 取最接近的整数 tf.maximum(x,...
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