tf.tensor

tensorflow2.0-自定义层

keras.layers.Lambda(lambdax:tf.nn.softplus(x))print(customized_spftplus([1.0,1.0,1.0,0.0,0.1,0.2]))#tf.Tensor
jack_wine·2020-06-29 01:58

Tensorflow－with tf.Graph().as_default()

tensorflow下的Graph中tf.Operation是一个node，而tf.Tensor是一个edge以tf.constant(0.0)为例，调用tf.constant(0.0)创建一个单独的tf.Operation
ZerinHwang03·2020-06-28 22:56

TensorFlow2.0的动态图和静态图切换 part 2

在第二部分，我们将尝试传入一个tf.Tensor，而不是tf.Variable，来确定转换是否和我们想象的一样。tf.function使用AutoGraph为了更清晰的说
gaussrieman123·2020-06-23 09:18

TensorFlow 2.0 补充

x=tf.linspace(-5.0,5,11)#生成线性均分数据集tf.Tensor([-5.-4.-3.-2.-1.0.1.2.3.4.5.],shape=(11,),dtype=float32)train_db
moonmoon222·2020-06-02 16:42

TensorFlow2.0 编程基础

TensorFlow2.0编程基础前言Tensor数据类型tf.constant()tensorflow中的shapeisinstance(a,tf.Tensor)||tf.is_tensor(b)||
你的大数据学长·2020-02-24 22:50

TensorFlow2总结

Tensor数据类型list:[1,1.2,'hello']，内存占用大，处理速度慢np.array，数据同类型，但不支持GPU和自动求导tf.Tensor，为了弥补numpy的缺点，为深度学习而生，支持
Yasin_·2019-07-25 18:13

tensorflow基础

tf.constant,定义tensor(张量)a=tf.constant([[1,2],[3,4]])print(a)tf.Tensor([[12][34]],shape=(2,2),dtype=int32
ld9183·2019-06-28 18:22

TENSORFLOW：TENSORS

当你写一个TensorFlow的程序，你操作和传递的主要对象就是tf.Tensor。一个tf.Tensor对象表示了一部分最终可以得到一个值的计算。TensorFlo
lcczzu·2019-06-12 10:34

Tensor数据类型

tensor转numpyTensor数据类型list:[1,1.2,'hello']，存储图片占用内存非常大np.array，存成一个静态数组，但是numpy在深度学习之前就出现了，所以不适合深度学习tf.Tensor
咸鱼Chen·2019-05-09 18:00

tensorflow比较两个tensor大小

tf.placeholder(tf.float32,shape=([2]))b=tf.placeholder(tf.float32,shape=([2]))#直接用ifa[0]tf.Tensor
MD2017·2018-07-18 19:30

TensorFlow实现简单的二分类神经网络

环境Window10+Python3.6+TensorFlow1.8.0基本概念TensorFlow里面最基本的三个概念：计算图（tf.Graph）、张量（tf.Tensor）、会话（tf.Session
hush_yang·2018-07-09 21:26

Tensorflow：.run()和.eval()区别

Tensorflow：.run()和.eval()区别eval()其实就是tf.Tensor的Session.run()的另外一种写法，但两者有差别1.eval():将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果
郑付强·2018-06-14 00:00

Tensorflow-Tensor-张量-LowLevelApi-翻译整理

tf.Tensor对象表示最终将产生一个值，但自身并不直接是一个值。先使用tensor张量和计算操作ops编织一个计算图graph，然后再运行它获得结果。
zhyuzh3d·2018-03-23 08:44

Tensorflow中的Graph和Session概念

在建立计算图的时候，通常包括建立tf.Operation(node)和tf.Tensor(edge)对象，然后加入到tf.Graph当中。未声明特定的Graph时则加入到默认图中。Ex
fsd0722·2018-01-04 20:54

Tensor(tf.Tensor)

Tensor类应该是最基本最核心的数据结构了，他表示的是一个操作的输出，但是他并不接收操作输出的值，而是提供了在TensorFlow的Session中计算这些值的方法。Tensor类主要有两个目的：1.一个Tensor能够作为一个输入来传递给其他的操作（Operation），由此构造了一个连接不同操作的数据流，使得TensorFLow能够执行一个表示很大，多步骤计算的图。2.在图被“投放”进一个S
jomozz·2017-11-21 17:41

TensorFlow基础2：Session.run()和Tensor.eval()的区别

1、官方文档的解释官方文档中显示如下：图中翻译如下：第一段：如果t是一个tf.Tensor对象，则tf.Tensor.eval是tf.Session.run的缩写（其中sess是当前的t
闪电小飞猪·2017-11-16 19:09

Tensorflow中Tensor类型解析

以下介绍Python版本一般为了编程方便，在引入依赖时，使用tf代替tensorflow，如下，下文内容中用TF代替Tensorflowimporttensorflowastf在TF程序中，主要操作的对象是tf.Tensor
Fly2leo·2017-11-15 13:11
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