使用tf.Variable(range(0,20)，shape=( 10 ,2))创建10 x 2矩阵时出现值错误 - 腾讯云开发者社区

[0,1)均匀分布的矩阵 tf.random.uniform([2, 2]) # 创建采样自[0,10]均匀分布的矩阵 tf.random.uniform([2, 2], maxval=10) # 创建序列...tf.range(10) # 设定步长创建序列 tf.range(5, 10, delta=2) 06 张量的应用 # 计算平均MSE（标量） out = tf.random.uniform([4...''' # 读取第2，3张图片 x[1:3] # 读取某一部分的数据（使用步长） # shape=(4, 14, 14, 3) x[:, 0:28:2, 0:28:2, :] ''' ...切片方式说明...# 改变视图 # 把向量改变成张量 # 生成向量 x = tf.range(96) # 把向量变成4D张量,数据的顺序不变 # 使用tf.reshape(x,[])可以对张量进行任意维度合法的转变 x...# 创建矩阵 x = tf.random.uniform([28, 28], maxval=10, dtype=tf.int32) # 通过tf.expand_dims(x,axis)可以添加一个新的维度

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开刷Cs20之Tensorflow第二弹

变量创建变量 1.使用tf.Variable创建变量 s = tf.Variable(2,name='scalar') m = tf.Variable([[0, 1], [2, 3]], name=..."matrix") W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) 2.使用tf.get_variable创建变量 s = tf.get_variable('scalar'...我们或我们的客户可以在需要执行计算时提供自己的数据。占位符使用？...懒创建/初始化对象直到它需要 1.正常加载例子 x = tf.Variable(10, name='x') y = tf.Variable(20, name='y') z = tf.add(x, y)...DT_INT32 } } } ... 2.懒加载例子 x = tf.Variable(10, name='x') y = tf.Variable(20, name='y') writer

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TF-char4-TF2基本语法

]，维数是1，长度不定，shape为n 矩阵Matrix，m行n列实数的有序集合，shape为[m,n] 张量是所有维度数（dim>2）的数组的统称，每个维度也称之为轴Axis。...通常将标量、向量、矩阵也统称为张量；张量的维度和形状自行判断标量创建标量的关键字是constant，必须通过TF规定的方式去创建张量 import tensorflow as tf a = 2...]]) numpy中默认使用的是64-bit精度，转到TF中使用的是tf.float64 创建全0、全1张量几个函数记住即可，like只是创建形状相同的张量： tf.ones()/tf.ones_like...(shape, minval=0,maxval=None,dtype=float32) 注意：如果均匀分布中采样的是整数类型，必须指定maxval和数据类型创建序列创建序列类型的张量是通过函数tf.range...有些运算可以在处理不同 shape 的张量时，会隐式地调用广播机制 ?

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【TensorFlow篇】--Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集

None乘以784二维矩阵 x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, 784)) #x矩阵是m行*784列 # 初始化都是0，二维矩阵784乘以...10个W值 #初始值最好不为0 W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))#W矩阵是784行*10列 b = tf.Variable(tf.zeros([10]))#bias...my_mnist.test.images, y_: my_mnist.test.labels})) # 总结 # 1，定义算法公式，也就是神经网络forward时的计算 # 2，定义loss，选定优化器...None乘以784二维矩阵 x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, 784)) # 初始化都是0，二维矩阵784乘以10个W值 W = tf.Variable...None乘以784二维矩阵 x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, 784)) # 初始化都是0，二维矩阵784乘以10个W值 W = tf.Variable

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Tensorflow从入门到精通(二):附代码实战

正如程序的报错所示：m1是int32的数据类型，而m2是float32的数据类型，两者的数据类型不匹配，所以发生了错误。所以我们在实际编程时，一定注意参与运算的张量数据类型要相同。...也就是说当该参数true状态时，就会检测我们所写的参数shape是否与value的真实shape一致，若不一致就会报TypeError错误。...执行图模型时，一定要对变量进行初始化，经过初始化后的变量才能拿来使用。变量的使用包括创建、初始化、保存、加载等操作。...也就是说，我们既可以通过创建数字变量、一维向量、二维矩阵初始化Tensor，也可以使用常量或是随机常量初始化Tensor，来完成变量的创建。当我们完成了变量的创建，接下来，我们要对变量进行初始化。...程序2-10： import tensorflow as tf var1 = tf.Variable([0,0], name="v1") var2 = tf.Variable([0,0], name="

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TensorFlow Tutorial-1

,))) # 创建并出示化权重，一个784*100 的矩阵，矩阵的初始值在-1到1之间 W=tf.Variable(tf.random_uniform((784,100),-1,1)) #为输入创建一个...,feed_dict={x: batch_x, label: batch_label}) 3、变量共享当你在使用Tensorflow时，你想在一个地方初始化所有的变量，比如我想多次实例化我的graph...= tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros...(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initail) x = tf.placeholder('float', [None, 784]) # 卷积...def conv2d(x, W): #tf.nn.conv2d提供了一个非常方便的函数来实现卷积层向前传播的算法,这个函数的第一个输入为 #当前层节点矩阵,这个矩阵是一个四维矩阵,后面的三个维度对应一个节点矩阵

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第09章启动并运行TensorFlow

tf.Variable(2) ... >>> x2.graph is graph True >>> x2.graph is tf.get_default_graph() False...这些矩阵函数transpose()，matmul()和matrix_inverse()是不言自明的，但是像往常一样，它们不会立即执行任何计算；相反，它们会在图形中创建在运行图形时执行它们的节点。...>>> print(B_val_2) [[ 9. 10. 11...创建时，文件写入器创建日志目录（如果需要），并将其定义在二进制日志文件（称为事件文件）中。接下来，您需要更新执行阶段，以便在训练期间定期求出mse_summary节点（例如，每 10 个小批量）。...提示使用get_variable()创建的变量始终以其variable_scope的名称作为前缀命名（例如，relu/threshold），但对于所有其他节点（包括使用tf.Variable()创建的变量

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TF入门02-TensorFlow Ops

单个值可以被转换成0-d张量（标量）、列表可以被转换为1-d张量（向量）、二级列表可以被转换为2-d张量（矩阵）。...) m = tf.get_variable("matrix", initializer=tf.constant([[0, 1], [2, 3]])) 两种方法都可以创建tf.Variable对象，我们推荐使用第二种方法...懒加载指的是直到加载对象时才对它进行声明/初始化的编程模式（推迟声明和初始化）。在TensorFlow 中，它意味着直到你需要计算一个op时才对其进行创建。...我们先看一个正常的例子： x = tf.Variable(10, name='x') y = tf.Variable(20, name='y') z = tf.add(x, y) with tf.Session...(10): sess.run(z) writer.close() 使用lazy loadding方式的代码： x = tf.Variable(10, name='x'

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tf.Variable()函数

=tf.Variable(tf.random_normal(shape=[4,3],mean=0,stddev=1),name='v1') v2=tf.Variable(tf.constant(2),name...v1 = tf.Variable(tf.zeros([3, 3, 3]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.ones([10, 5]), name="v2") # 填充单值矩阵...v3 = tf.Variable(tf.fill([2, 3], 9)) # 常量矩阵 v4_1 = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) v4_2 = tf.constant...v7_1 = tf.range(10, 20, 3) # just int32 # 生成各种随机数据矩阵 v8_1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 4], minval...')使用tensorflow在默认的图中创建节点，这个节点是一个变量。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第9章启动并运行TensorFlow

tf.Variable(2) ... >>> x2.graph is graph True >>> x2.graph is tf.get_default_graph() False...这些矩阵函数transpose()，matmul()和matrix_inverse()是不言自明的，但是像往常一样，它们不会立即执行任何计算；相反，它们会在图形中创建在运行图形时执行它们的节点。...>>> print(B_val_2) [[ 9. 10. 11...创建时，文件写入器创建日志目录（如果需要），并将其定义在二进制日志文件（称为事件文件）中。接下来，您需要更新执行阶段，以便在训练期间定期求出mse_summary节点（例如，每 10 个小批量）。...使用get_variable()创建的变量始终以其variable_scope的名称作为前缀命名（例如，relu/threshold），但对于所有其他节点（包括使用tf.Variable()创建的变量）

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一看就懂的Tensorflow实战（GAN）

): return tf.random_normal(shape=shape, stddev=1. / tf.sqrt(shape[0] / 2.))...定义生成器函数 def generator(x): # 输入x是1x100的矩阵，weights['gen_hidden1']是100x256的矩阵，矩阵相乘结果是1x256的矩阵，生成器隐藏层含...: # 输入x是生成器生成的1x784的矩阵（生成的图片），weights['disc_hidden1']是784x256的矩阵，矩阵相乘结果是1x256的矩阵，判别器隐藏层含256个节点...训练生成对抗网络 # 开始训练 # 创建一个会话 sess = tf.Session() # 初始化 sess.run(init) # 训练 for i in range(1, num_steps+...https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-10-1-1 [2] [深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，

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【他山之石】TensorFlow神经网络实现二分类的正确姿势

，知识点介绍的很浅显，内容也不乏错误和误人子弟的地方，今天就记录一下书中第62页使用TF实现神经网络解决二分类问题的错误，作者在76页又重复强调了这个错误。...x1, x2 in dataset_X] 我们知道全连接网络的前向传播其实就是矩阵乘法。...下面定义权重矩阵和偏置变量使用tf.Variable新建变量，其参数为初始化方法。这里使用标准差为1，均值为0（默认值）的正态分布初始化权重。固定种子为1以重复实验。..._X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x_input") _y = tf.placeholder(tf.float32, shape...如果输出层使用两个节点，标签使用 ? 表示类别0，使用 ? 表示类别1。那么上面错误的公式可以修改为 ? 这里由于 ? 和 ? 都既可以取0也可以取1，所以就不会发生上述的问题啦。

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机器之心GitHub项目：从零开始用TensorFlow搭建卷积神经网络

tf.Variable(tf.zeros([10])) print(weights.get_shape().as_list()) print(biases.get_shape().as_list())...下面一段代码分别展示了使用常量和占位符进行计算： w1=tf.Variable(tf.random_normal([1,2],stddev=1,seed=1)) #因为需要重复输入x，而每建一个x就会生成一个结点...所以使用占位符 x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(1,2)) x1=tf.constant([[0.7,0.9]]) a=x+w1 b=x1+w1 sess=tf.Session...，在shape的一个维度上使用None x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2)) y=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None...权重矩阵和偏置向量能自动创建，附加激活函数和 dropout 正则化层同样也能轻松构建。

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Python人工智能 | 五.TensorFlow创建回归神经网络及Optimizer优化器

文章目录：一.TensorFlow创建神经层二.回归神经网络实现 1.制作虚拟数据 2.添加神经网络层 3.计算误差与神经网络学习三.回归神经网络可视化分析四.Optimizer优化器五.总结...biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) #1行多列 # 定义计算矩阵乘法预测值 Wx_plus_b...biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) #1行多列 # 定义计算矩阵乘法预测值 Wx_plus_b...= add_layer(L1, 10, 1, activation_function=None) 输入为L1输出值， in_size为L1的神经元10，假设L2输出为最终output 完整代码如下图所示...这样就可以显示出单独的窗口，并可以实现动态的figure显示，如图所示的曲线动态拟合效果。

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【深度学习】实例第三部分：TensorFlow

(shape=[2, 3], dtype="float32") # 创建正态分布张量 tensor_nd = tf.random_normal(shape=[10],...)) print(x_seg_sum.eval()) 变量使用示例 # 变量OP示例 import tensorflow as tf # 创建普通张量 a = tf.constant([1,...当定义一个变量OP时，在会话中进行初始化 3. name参数：在tensorboard使用的时候显示名字，可以让相同的OP进行区分 ''' # 创建普通张量 a = tf.constant([1, 2...，输出 W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10])) # 权重 b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # 偏置值 # 构建模型...各个维度上的步长值 padding="SAME") # 输入和输出矩阵大小相同 def max_pool_2x2(self, x):

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Tensorflow 实战笔记

def get_weight(shape,lambda1): var=tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) tf.add_to_collection...=(None,2)) y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1)) batch_size=8 每一层节点数 layer_dimension=[2,10,10,10,1...] 网络层数 n_layers=len(layer_dimension) cur_layer=x in_dimension=layer_dimension[0] for i in range(1,n_layers...池化结果14x14x32 卷积结果乘以池化卷积核 h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 第二层卷积操作 32通道卷积，卷积出64个特征 w_conv2 = weight_variable...train_X, Y: train_Y})#feed_dict的作用是给使用placeholder创建出来的tensor赋值。

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tf.Variable

可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。...`b`# [[ 7, 8],# [ 9, 10],# [11, 12]]b = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[3, 2])# `a` * `...(不推荐)当运行Op时，它试图将变量增加1。如果增加变量会使其超过限制，那么Op将抛出异常OutOfRangeError。如果没有引起错误，Op将在增量之前输出变量的值。...import tensorflow as tfx = tf.Variable(5)y = tf.Variable(10)z = tf.Variable(10)# The followings will...x = tf.Variable(5)print(x.experimental_ref().deref())==> <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=int32

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tensorflow2.0卷积神经网络_python神经网络框架

卷积神经网络一般用来处理图像信息，对于序列这种一维的数据而言，我们就得采用一维的卷积，tensorflow中提供有专用的函数conv1d，各参数的使用说明如下： conv1d参数说明 value 输入数据...下面是一个一维卷积的程，我定义的网络由3个卷积层和2个全连接层组成： #2022.3.10 #读取csv文件，并保存为ndarry类型 #读取的数据是一个矩阵，每一行都是一个样本 from cgi import...= ',X_train.shape)#显示X_trian的维度 print('Y_train.shape = ',Y_train.shape)#显示Y_train的维度 #print('X_train...#批训练样本大小 display_step = 10 #打印训练结果的Iter的步长 #Network Parameters n_input = 20 #输入层节点数 n_output = 2 #输出层节点数..., 100])), 'wd2':tf.Variable(tf.random_normal([100, 100])), # 15 inputs, 10 outputs for class digits '

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - 无TensorBoard版

前面有篇博文讲了多层感知器，也就是一般的前馈神经网络，文章里使用 CIFAR10 数据集得到的测试准确率是 46.98%。...今天我们使用更适合处理图像的卷积神经网络来处理相同的数据集 - CIFAR10，来看下准确率能达到多少。...=tf.float32, shape=[64])), 'conv2': tf.Variable(tf.constant(0.1, dtype=tf.float32, shape=[64]...)), 'fc1': tf.Variable(tf.constant(0.1, dtype=tf.float32, shape=[n_fc1])), 'fc2': tf.Variable...(tf.constant(0.1, dtype=tf.float32, shape=[n_fc2])), 'fc3': tf.Variable(tf.constant(0.0, dtype

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tensor张量

张量在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python...创建张量 ?...2, 1) dtype=int32_ref>] 上面总结了创建变量的方法，在数据中，数据就是一个多维度的张量如何这点张量的阶数,并将维数降低 # 4维0矩阵my_image = tf.zeros([10..., 299, 299, 3]) # batch x height x width x colormy_imageOUT:<tf.Tensor 'zeros:0' shape=(10, 299, 299...]]) #定义一个 2 阶张量等于[[3.0],[4.0]]y = tf.matmul(x, w) #实现 xw 矩阵乘法print (y) #打印出结果tf.Tensor([[11.]], shape

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深度学习｜Tensorflow2.0基础

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