tf.assert_less_equal() tf.assert_less_equal()如果x>y就抛出异常 参数: 使用案例:...TensorFlow 中 tf.equal() 用法: equal,相等的意思。顾名思义,就是判断,x, y 是不是相等,它的判断方法不是整体判断,而是逐个元素进行判断,如果相等就是 True,不相等,就是 False。 由于是逐个元素判断,所以 x,y...
loss = ag__.utils.run_cond(tf.less_equal(tf.abs(a), delta), if_true, if_false) return loss 你可以直接调用代码,就像TensorFlow op一样: with tf.Graph().as_default(): x_tensor = tf.constant(9.0) # The converted function works like a regular op: tensors in, tensors out. huber_lo...
defif_false():withtf.name_scope('if_false'):loss=delta*(tf.abs(a)-delta/2)returnloss,loss=ag__.utils.run_cond(tf.less_equal(tf.abs(a),delta),if_true,if_false)returnloss
defif_false():withtf.name_scope('if_false'):loss=delta*(tf.abs(a)-delta/2)returnloss,loss=ag__.utils.run_cond(tf.less_equal(tf.abs(a),delta),if_true,if_false)returnloss
我们还支持像break,continue,甚至print和assert这样的结构。 转换后,该片段的Python将转换为图形(使用恰当的tf.Assert)。 代码语言:javascript 复制 deff(x):assert x!=0,'Do not pass zero!'returnx*x 能够轻松地添加循环,控制流程以及更多图表意味着可以轻松地将训练循环移动到图形中。 这个例子可以在这个notebo...
loss = ag__.utils.run_cond(tf.less_equal(tf.abs(a), delta), if_true,if_false)return loss 接下来，你可以调用你的代码，就像使用一般的 TensorFlow op 一样：with tf.Graph().as_default():x_tensor = tf.constant(9.0)# The converted function works like a regular op: tensors in, tensor...
tf.assert_less_equal()如果x>y就抛出异常 参数: 使用案例:... tf.assert_rank_in() tf.assert_rank_in() 判断x的秩是否在ranks之间,如果不是抛出异常 参数: 使用案例:... tf.assert_rank_at_least() tf.assert_rank_at_least() 判断x的秩是不是至少为rank,如果不是抛出异常 参数: 使用案例:....
# Ensure maximum element of x is smaller or equal to 1assert_op = tf.Assert(tf.less_equal(tf.reduce_max(x),1.), [x])withtf.control_dependencies([assert_op]): ... code using x ... eager模式兼容性 返回None。 tensorflow.org
loss = ag__.utils.run_cond(tf.less_equal(tf.abs(a), delta), if_true, if_false) return loss 接下来,你可以调用你的代码,就像使用一般的 TensorFlow op 一样: with tf.Graph().as_default(): x_tensor = tf.constant(9.0) # The converted function works like a regular op: tensors in, ...
assert x.get_shape().ndims == 4 return tf.reduce_mean(x, [1, 2]) #其实这个函数并不是池化层,他是统计每个feature的平均值 下面就是两个关键的residual层和bottleneck_residual。 残差运算单元(2层conv为一个单元)分为两种 用参数activate_before_residual控制。