contrib.distributions导入Gamma分布,初始化alpha、beta tf.constant,建立Gamma分布。batch_shap().eval()得到每个样本形状,get_batch_shape(),tf.TensorShape()。log_pdf()函数,值log转换概率密度函数。建立多维Gamma分布,传入多维alpha、beta参数。 Layer模块。Contrib.layer包含机器学习算法所需各种各样成份、部件,卷...
tf.contrib被砍了 contrib模块的成长,超出了TensorFlow团队 (在一个repo里) 能维护的范围。 Wicke说,更大的项目,分开维护可能会更好。 不过,团队依然会在2.0里孵化一些小型的扩展。 所以,2.0的一个重大的变化,就是tf.contrib被完全弃用了。 在未来几个月,团队会与现有contrib模块的主人们,指定迁移计划,比如怎样...
(1)tf.nn :提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv)、池化操作(pooling)、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation。 (2)tf.layers:主要提供的高层的神经网络,主要和卷积相关的,个人感觉是对tf.nn的进一步封装,tf.nn会更底层一些。 (3)tf.contrib:tf.contrib.layers提供够将计算图中的 网络...
TensorFlow 的 contrib 模块已经超越了单个存储库中可以维护和支持的模块。较大的项目最好分开维护,我们将在 TensorFlow 的主代码里添加一些规模较小的扩展。因此,作为发布 TensorFlow 2.0 的一部分,我们将停止分发 tf.contrib。我们将在未来几个月与 contrib 模块的所有者合作制定详细的迁移计划,包括如何在我们的社区...
tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_unit)函数的解读 函数功能解读 函数代码实现 @tf_export("nn.rnn_cell.BasicLSTMCell") classBasicLSTMCell(LayerRNNCell): """Basic LSTM recurrent network cell. The implementation is based on: http://arxiv.org/abs/1409.2329. ...
1、tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数解读与理解 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题。过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高;但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低。
tensorflow在1.14版本中，删掉了许多重复接口以精简框架，同时增强Keras接口的使用。搭建网络时，建议转向Keras接口以提升效率。在新版tensorflow中，l2正则化功能已被整合进Keras，便于搭建网络时调整模型复杂度。l2正则化有助于防止过拟合问题。欲深入了解tensorflow最新功能及用法，建议访问官方文档tensorflow....
tf.contrib.layers.conv2d也是封装完好的高级函数[3],具体为: tf.contrib.layers.conv2d( inputs, num_outputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME', data_format=None, rate=1, activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None, normalizer_params=None, ...
tf.contrib.rnn.static_rnn: 输入:[步长,batch,input] 输出:[n_steps,batch,n_hidden] 还有rnn中加dropout defrecurrent_neural_network(data): data = tf.reshape(data, [-1, chunk_n, chunk_size]) data = tf.transpose(data, [1,0,2]) ...
tf.contrib.rnn.LayerNormBasicLSTMCell是TensorFlow中的一个循环神经网络(RNN)单元,它是基于Layer Normalization的LSTM单元的一种实现。Layer Normalization是一种归一化技术,用于在深度神经网络中减少内部协变量偏移的影响。 LayerNormBasicLSTMCell的主要特点包括: ...