我很好奇为什么在TF的度量实现中(可能在其他地方)使用tensorflow.python.ops.x而不是仅仅使用tf.x,例如,使用 tensorflow.python.ops.math_ops.reduce_sum猜测:这样做是为了提高效率,所以我们不需要做import tensorflow as tf
我是tensorflow的新手,并试图了解如何在机器学习上下文之外使用。我想用tensorflow的ADAM实现来优化python函数。让我们假设我有以下函数: def fun_test(x): :param x: List of parameters, e.g. [1,2,3]
:return: real我怎么能用tensorflow做到这一点呢?