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tensorflow零起点快速入门(7),截图整理

tf.gradients

tf.stop_gradient

np.ravel

tf.distrbution.prob/sample

获取对应位置的概率值

python的Queue

tf.sequeeze

tf.one_hot

tf.one_hot的必要性在于:one_hot方式,去掉了标签的顺序影响,让输出标签之间的欧式距离相等。而不是认为,标签1和标签3的距离,与标签2和标签3的距离,不等。逻辑上更合理。

同时,标签本身,如果非数字形式,则更有必要处理。所以说,行为表示,作为输入,则也应该进行onehot转换,表达出行为之间距离相同。

https://blog.csdn.net/taotiezhengfeng/article/details/73692239

tf.concat

tf.expand_dim

维数拓展

tf.cast

类型转换

tf.gather_nd

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