卷积神经网络,3个卷积层、3个池化层、1个全连接层、1个输出层。 定义dropout占位符keep_conv,神经元保留比例。生成网络模型,得到预测值。 定义损失函数,tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 比较预测值、真实值差异,做均值处理。 定义训练操作(train_op),RMSProp算法优化器tf.train.RMSPropOptimizer,学习率0.0...
generator_fn:预先定义好的生成器网络的函数名称。预先定义好的生成器函数的输入参数应该是接下来要说明的第四个参数generator_inputs,生成网络的返回值是网络的输出(因为是GAN,所以生成器的输出一般是一幅机器生成的图像)。 discriminator_fn:预先定义好的判别器网络的函数名称。预先定义好的判别器函数的输入参数有两...
tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失值。 计算softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cross_entropy()计算预测softmax交叉熵值。loss.eval()运行。loss.op.name得到TensorFlow自动赋值op名字,'softmax...
https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py 。 TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集。 构建模型。 定义输入数据,预处理数据。读取数据MNIST,得到训练集图片、标记矩阵,测试集图片标记矩阵。trX、trY、teX、teY 数据矩阵表现。trX、teX形状变为[-1,28,28,...
self.targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义使用LSTM结构为循环体,带Dropout的深度RNN lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_size) if is_training: lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_cell, output_keep_prob=keep_prob) ...
self.targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义使用LSTM结构为循环体,带Dropout的深度RNN lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_size) if is_training: lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_cell, output_keep_prob=keep_prob) ...
求值网络(Evaluation) 操作描述 tf.nn.top_k(input, k=1, sorted=True, name=None) 返回前k大的值及其对应的索引 tf.nn.in_top_k(predictions, targets, k, name=None) 返回判断是否targets索引的predictions相应的值是否在在predictions前k个位置中,返回数据类型为bool类型,len与predictions同...
绝对差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失值。 计算softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cross_entropy()计算预测softmax交叉熵值。loss.eval()运行。loss.op.name得到Tenso...
train_acc_metric(targets, predictions) # define a test step @tf.function def test_step(inputs, targets): predictions = model(inputs, training=False) loss = loss_object(targets, predictions) test_loss_metric(loss) test_acc_metric(targets, predictions) ...
output/Step2_regulonTargetsInfo.tsv 文件 Step2_MotifEnrichment.tsv打开如下: MotifEnrichment.tsv geneSet:基因集的名称;motif: motif ID,NES:基因集中motif的标准化富集分数; AUC:曲线下面积(用于计算 NES); TFinDB:指示突出显示的TF是否包含在高置信度注释(两个星号)或低置信度注释(一个星号)中;TF_highConf...