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2024年3月25日发(作者：法的同音)

tensorflow几个函数讲解

1 _by_value(a,1e-10,1.0)

#coding:utf-8

import tensorflow as tf

a = nt([[1.0,2.0]])

b = _by_value(a,1e-10,1.0)

with n() as sess:

print (())

2 x = (y,1)

将a的值限制在

1e-10---1.0之间

3 a = (x,y)

4

a是np. asarray()创建的矩阵

a = y([[0.1,0.2,0.3]])

#shape = 1,3

5 nt()

6 older()

1代表对行取最

大值的下标

0代表对列取最

大值的下标

对x,y中每一个

数（元素）进行

比较，返回布尔

值列表

矩阵的形状

创建常量

创建

placeholder，用

于被喂数据。

x = older(32,shape=(1,2),name="input")

例：

import tensorflow as tf

w1 = le(_normal([2,3],stddev=1))

w2 = le(_normal([3,1],stddev=1))

x = older(32,shape=(1,2),name="input")

a = (x,w1)

y = (a,w2)

with n() as sess:

init_op = _variables_initializer()

(init_op)

feed_dict = {x:[[0.7,0.9]]}

print (y,feed_dict)

7 _normal_initializer()

生成正态分布

8 n()

启动会话

例

import tensorflow as tf

w1 = le(_normal([3,3],stddev=1,seed=1))

w2 = le(lized_value())#使用W1初始化w2

x = nt([[0.7,0.9,0.2]])

a = (x,w1)

y = (a,w2)

with n() as sess:

#(lizer)

#(lizer)

init_op = _variables_initializer()

(init_op)#初始化所有的变量

print ()#得到张量的值

print (y)

9 ose()

调换维度

例：

x=[[1 2 3]

[4 5 6]]

ose(x, perm=[1, 0]) ==> [[1 4]

[2 5]

[3 6]]


本文标签： 代表 矩阵 创建 同音 讲解

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