tf.square() tf.reduce_sum tf.multiply() tf.matmul() tf.truediv tf.tile 解读: tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的,其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制。最终的输出张量维度不变。 函数定义: 代码语言:javascript 复制 tf.tile(input,multiples,name=None) input是待扩展的...
tf.math.square ( x, name=None ) 参数说明: x - 一个张量或者是稀疏张量。必须是下列类型之一:half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128. name - 操作的名字 (可选参数). 示例如下: import tensorflowastf a= tf.constant([1,2,3,4]) b=tf.square(a) print(b) # tf.Te...
tf.square(x, name=None)### Computes square of x element-wise. 对x内的所有元素进行平方操作 I.e., (y = x * x = x^2). 即(y = x * x = x^2)。 Args: x: A Tensor or SparseTensor. Must be one of the following types: half, float32, float64, int32, int64, complex64, co...
5. 平方、次方和开方 tf.math.square(张量名):计算张量的平方 tf.math.pow(张量名,n次方数):计算张量的n次方 tf.math.sqrt(张量名):计算张量的开方 x=tf.fill([1,3],3.) print(tf.math.square(x)) print(tf.math.pow(x,1.5)) print(tf.math.sqrt(x)) outputs: tf.Tensor([[9. 9. 9.]]...
1. 2. 3. 4. 功能说明: 计算张量对应元素平方 参数列表: 示例代码: import tensorflow as tf ini_x=[[1,2],[3,4],[5,6]] x=tf.Variable(ini_x,dtype=tf.int32) ini_op=tf.global_variables_initializer() xx_op=tf.square(x) with tf.Session() as sess: ...
将变量标记为“可训练”,被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。神经网络训练中,常用该函数标记待训练参数 3. tf运算 四则:tf.add, tf.subtract, tf.multiple,tf.divide 平方,次方,开方:tf.square,tf.pow,tf.sqrt 矩阵乘:tf.matmul 四则运算例子: ...
TensorFlow 学习(七) — 常用函数 api、tf.nn 库,0.四则运算平方:tf.square(),开方:tf.sqrt()tf.add()、tf.sub()、tf.mul()、tf.div()、tf.mod()、tf.abs()、tf.neg()1.简单数理统计Rn→R(从矢量到标量),意味着一种约简(reduce)。均值:tf.reduce_mean,求和:tf
一个cost函数度量用来指导变量的优化。 一个优化策略会更新模型的变量。(梯度下降优化器) 四则运算: +-*/ ** 基本运算 tf.add(x,y,name) tf.subtract(x,y,name) tf.multiply(x,y,name) tf.divide(x,y,name) tf.square(x,name) # 平方
tf.square(x, name=None) 计算平方 (y = x * x = x^2). tf.round(x, name=None)舍入最接近的整数#‘a’ is [0.9, 2.5, 2.3, -4.4]tf.round(a) ==> [ 1.0, 3.0, 2.0, -4.0 ] tf.sqrt(x, name=None) 开根号 (y = \sqrt{x} = x^{1/2}). ...
## compute the costcost= tf.reduce_mean(tf.square(tf_y-y_hat),name="cost") ## train the modeloptim = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)train_op = optim.minimize(cost,name="train_op") # 创建会话启动计算图并训练模型## create a random toy dataset for regressionnp.ra...