tf.cast()

referrence: 莫烦视频 先介绍几个函数 1.tf.cast() 英文解释: 也就是说cast的直译,类似于映射,映射到一个你制定的类型. 2.tf.argmax 原型: 含义:返回最大值所在的坐标.(谁给翻译下最后一句???) ps:谁给解释下axis最后一句话? 例子: 3.tf.reduce_mean() 原型: 含义:一句话来说就是对制定的reduction_index进行均值计算. 注意,reduction_indices为0时,是算的不同的[]的同一个位置上的均值 为1是是算

一.函数 tf.cast() cast( x, dtype, name=None ) 将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, 那么将其转化成float以后,就能够将其转化成0和1的序列.反之也可以 二.例子 [code] a = tf.Variable([1,0,0,1,1]) b = tf.cast(a,dtype=tf.bool) sess = tf.Session() sess.run(tf.initialize_all_variables()) print(s

tf.cast()函数的作用是执行 tensorflow 中张量数据类型转换,比如读入的图片如果是int8类型的,一般在要在训练前把图像的数据格式转换为float32. cast定义: cast(x, dtype, name=None)第一个参数 x:   待转换的数据(张量)第二个参数 dtype: 目标数据类型第三个参数 name: 可选参数,定义操作的名称 int32转换为float32: import tensorflow as tf t1 = tf.Variable([1,2,3,4,

郑重声明:此文为本人原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Charles-Wan/p/6207039.html 有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import div

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方

tf.train.batch( tensors, batch_size, num_threads=1, capacity=32, enqueue_many=False, shapes=None, dynamic_pad=False, allow_smaller_final_batch=False, shared_name=None, name=None ) tensors:排列的张量或词典. batch_size:从队列中提取新的批量大小. num_threads:排队的线程数量tensors.

这里的num_units参数并不是指这一层油多少个相互独立的时序lstm,而是lstm单元内部的几个门的参数,这几个门其实内部是一个神经网络,答案来自知乎: class TRNNConfig(object): """RNN配置参数""" # 模型参数 embedding_dim = 100 # 词向量维度 seq_length = 100 # 序列长度 num_classes = 2 # 类别数 vocab_size = 10000 # 词汇表达

1. tf.train.Saver() tf.train.Saver()是一个类,提供了变量.模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法. TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习,任何操作(如卷积.池化等)都需要operator,保存和恢复操作也不例外. 在tf.train.Saver()类初始化时,用于保存和恢复的save和restore operator会被加入Graph.所以,下列类初始化操作应在搭建Graph时完成. saver = tf.train.Saver()

作用:训练网络之后保存训练好的模型,以及在程序中读取已保存好的模型 使用步骤: 实例化一个Saver对象 saver = tf.train.Saver() 在训练过程中,定期调用saver.save方法,像文件夹中写入包含当前模型中所有可训练变量的checkpoint文件 saver.save(sess,FLAGG.train_dir,global_step=step) 之后可以使用saver.restore()方法,重载模型的参数,继续训练或者用于测试数据 saver.restore(sess