reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。 (deprecated arguments) reduce_max(...): 计算张量维数中元素的最大值。(deprecated arguments) reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。 reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(deprecated arguments) reduce_prod...
reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。 (deprecated arguments) reduce_max(...): 计算张量维数中元素的最大值。(deprecated arguments) reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。 reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(deprecated arguments) reduce_prod...
tf.math.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) 警告:一些参数是不支持的:(keep_dims)。它们将在未来的版本中被删除。 更新说明:不推荐使用keep_dims,而是使用keepdims。 沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴...
1.92 tf.reduce_logsumexp(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 功能:沿着维度axis计算log(sum(exp())),除非keep_dims=True,输出tensor保持维度为1。输入:axis:默认为None,即沿所有维度求和。例: a=tf.constant([[0,0,0],[0,0,0]],dtype=tf.float64)z=t...
[-1,1]))) loss = weights_loss1+weights_loss1+tf.reduce_sum(tf.math.log(model.loss_weights)) gradients1 = tape.gradient(loss, mtl_model.trainable_variables) gradients2 = tape.gradient(loss, [model.loss_weights]) # print(gradients) optimizer.apply_gradients(zip(gradients1, mtl_model....
维度上的计算:reduce_mean/max/min/sum,对指定的axis来计算他们对应的数值 科学计算:tf.math.log(a),tf.exp(a)这里的log是以e为低的,如果要用log2,log10,应该写成tf.math.log(a)/tf.math.log(10)运用公式来实现,第二个exp表示的是,e的x次方 ...
数学运算操作 Add、Sub、Mul、Div、Exp、Log、Greater、Less、Equal…… tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/math_ops.py,每个函数调用gen_math_ops.py,位于Python库stite-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py ,又调用tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/kernels/下核函数实现 ...
和metric的定义类似,我们可以使用tf.keras.backend来定义,但是不能转化为numpy了,因为转化为numpy之后,tf底层无法识别numpy数据类型,无法针对自定义的loss进行autograd,不过其实直接用backend基本够了,自带的函数基本上和常见的numpy函数是一样的。 当然,这里backend也可以直接替换为tf的各种math function。 backend的内置me...
return tf.reduce_sum(tf.cast(correct, tf.int32)) 总代码可以在:https://github.com/ZhiqiangHo/code-of-csdn/blob/master/Tensorflow/six/fully_connected_feed.py 里面用到了一个参数解析模块:https://www.jianshu.com/p/00425f6c0936 这个应该是要在命令行使用后面加参数的,只不过有默认的参数。
reduce_join(...): 在给定维度上连接一个弦张量。 reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。(弃用参数) reduce_max(...): 计算张量维数中元素的最大值。(弃用参数) reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。 reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(...