参数：arg:一个张量应该被认为是一个参数。tag:用于标识应该打包的参数的字符串标记。name:参数名。这包括在标识提示op名称中。aggregate:聚合策略。可接受的值是OpHint。...可能产生的异常：ValueError: When indices are not consistent.四、tf.lite.Interpreter这使得在Python中可以访问TensorFlow Lite...参数：input_gen:一个输入生成器，可用于为模型生成输入样本。这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。...参数：graph_def:冻结的TensorFlow GraphDef。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。...参数：sess:TensorFlow会话。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。
原文链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/tuple?hl=en 张量分组。...tf.tuple( tensors, name=None, control_inputs=None ) 这创建了一个张量元组，其值与张量参数相同，只是每个张量的值只有在所有张量的值都计算完之后才返回...control_input包含额外的操作，这些操作必须在此操作完成之前完成，但其输出不返回。...这可以用作并行计算的“连接”机制:所有参数张量都可以并行计算，但是元组返回的任何张量的值只有在所有并行计算完成之后才可用。也看到tf.group和tf.control_dependencies....返回值： 和tensors一样。 可能产生的异常： ValueError: If tensors does not contain any Tensor or IndexedSlices.
由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。...如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数，则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。...如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数，初始化器将产生一个ValueError。 参数： value: Python标量、值列表或元组，或n维Numpy数组。...如果为真，如果value的形状与初始化张量的形状不兼容，初始化器将抛出错误。...)) ValueError: Too many elements provided.
true_fn和false_fn必须具有相同的非零数和输出类型。 警告:在true_fn和false_fn之外创建的任何张量或操作都将执行，而不管在运行时选择了哪个分支。...尽管这种行为与TensorFlow的数据流模型是一致的，但是它经常会让用户感到惊讶，因为他们希望使用更懒惰的语义。...cond支持在tensorflow.python.util.nest中实现的嵌套结构。true_fn和false_fn都必须返回列表、元组和/或命名元组的相同(可能是嵌套的)值结构。...单例列表和元组是唯一的例外:当true_fn和/或false_fn返回时，它们被隐式解压缩为单个值。...注意:“直接”使用在cond分支外部创建的张量是非法的，例如通过在python状态下存储对分支张量的引用。
1.使用optparse模块Python 有两个内建的模块用于处理命令行参数：一个是 getopt，《Deep in python》一书中也有提到，只能简单处理 命令行参数；另一个是 optparse，...Opencv_version；第一第二个参数可以单独使用，也可以同时使用，但必须保证有其中一个；从第三个参数开始是命名参数，是可选参数，常用的几个：type=表示输入命令行参数的值的类型，默认为string...输入命令行参数：python test.py -f ../tensorflow/train_image -w ../tensorflow/weights -i 5000 -g 2输出：?...2.使用tensorflow中的tf.app.flags.FLAGS模块tf 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ，用于接受从终端传入的命令行参数，相当于对python中的命令行参数模块optpars...解释和optpars中的参数类型类似是通过参数 “type=xxx” 定义的，tf中每个合法类型都有对应的 “DEFINE_xxx”函数。
TensorFlow入门的第一篇和大家聊了？graph图，op操作，node节点。...3.graph tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x0000021C8EF67A20> # 名字，和我们定义的时候是一样的，constant...tf文档中这样解释，当你训练一个模型的时候，你可以用Variable来hold存储和update更新参数 Variable可以包含张量，in-memory buffers？...# placeholder的第一个参数表示数据类型，第二个参数表示shape。第三个是name。...(tensorflow -doc) # 当我们定义好op和node之后，我们通过定义Session来启动计算图。 # 而run方法可以计算我们启动好的图模型。run的对象必须在fetches里面。
记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。...如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。...参数:condition: bool类型的张量x: 一个张量，它的形状可能和条件相同。...异常:ValueError: When exactly one of x or y is non-None.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9.../api_docs/python/tf/where?
padding是一个形状为[n, 2]的整数张量，其中n是张量的秩。...如果mode是“REFLECT”，那么paddings[D, 0]和paddins[D, 1]必须不大于tensor.dim_size(D) - 1。...如果mode是“SYMMETRIC”，那么paddings[D, 0]和paddings[D, 1]必须不大于tensor.dim_size(D)。输出各维度D的padding尺寸为:?...必须和tensor的类型相同。返回值:一个张量。与参数张量的类型相同。...可能产生的异常:ValueError: When mode is not one of "CONSTANT", "REFLECT", or "SYMMETRIC".原链接: https://tensorflow.google.cn
通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...(注意，与split不同的是，未打包的维度已经没有了)。如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。...参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。num: 一个int类型， 一个整型数。尺寸轴的长度。如果没有(默认值)就自动推断。axis: 一个整型数。沿着整型数展开堆栈。...负值环绕，所以有效范围是[-R, R]。name: 操作的名称(可选)。返回值:张量对象的列表从值中分解。...-R, R).原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/unstack?
请参阅指南：生成常量,序列和随机值>随机张量 从均匀分布中输出随机值....对于浮点数,默认范围是 [0, 1).对于整数,至少 maxval 必须明确地指定....参数： shape：一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状. minval：dtype 类型的 0-D 张量或 Python 值；生成的随机值范围的下限；默认为0. maxval：dtype...,dtype=tf.float32)))返回5*5的矩阵，产生于low和high之间，产生的值是均匀分布的。...参数: shape: 一维的张量，也是输出的张量。 mean: 正态分布的均值。 stddev: 正态分布的标准差。 dtype: 输出的类型。
在包含多个张量和张量运算的复杂表达式中，张量的维数很容易忘了。即使只是将数据输入到预定义的 TensorFlow 网络层，维度也要弄对。当你要求进行错误的计算时，通常会得到一些没啥用的异常消息。...TensorSensor 通过增加消息和可视化 Python 代码来展示张量变量的形状，让异常更清晰（见下图）。...它可以兼容 TensorFlow、PyTorch 和 Numpy以及 Keras 和 fastai 等高级库。 ? 在张量代码中定位问题令人抓狂！...TensorSensor 还区分了 PyTorch 和 TensorFlow 引发的与张量相关的异常。...在库函数中触发的异常会产生消息，消息标示了函数和任何张量参数的维数。 更多的功能比如不抛异常的情况下解释张量代码，可视化3D及更高维度张量，以及可视化子表达式张量形状等请浏览官方Blog。
num_or_size_split: 要么是一个整数，表示沿split_dim进行的分割的数量，要么是一个一维整数张量或Python列表，其中包含沿split_dim进行的每个输出张量的大小。...如果一个标量，那么它必须均匀地除value.shape[axis];否则，拆分维度上的大小总和必须与值的大小相匹配。axis: 整数或标量int32张量。要分割的维度。...返回值:如果num_or_size_split是一个标量，则返回num_or_size_split张量对象;如果num_or_size_split是一个一维张量，则返回num_or_size_split...异常:ValueError: If num is unspecified and cannot be inferred.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions.../r1.14/api_docs/python/tf/split
前言 我们可能会遇到这样的Python函数定义: def a_function(*args, **kwargs): ... 一颗星号(*)已经两颗星号(**)都表示能够接收可变长度的参数。...但是如何区别和理解这里的一颗星和两颗星呢？我们接下来通过例子详细介绍二者的联系和区别。 需要注意的是args和kwargs名称并不重要——它们仅仅是约定，分别代表“参数”和“关键字参数”。...可以使用任何其他适当的参数名。...Animal: whale Summer Hobby: hiking 当然，函数可以由形式参数、可变长度参数和可变长度关键字参数混合定义。...这样做时，它们必须按照以下顺序出现在定义中: def a_function(arg, *args, **kwargs): ... ·END·
, shuffle=True, seed=None, capacity=32, shared_name=None, name=None)在tensor_list中生成每个张量的切片...参数:tensor_list: 张量对象列表。tensor_list中的每个张量在第一维中必须具有相同的大小。num_epochs: 一个整数(可选)。...返回值:张量列表，每个张量对应一个tensor_list元素。如果张量在tensor_list中有形状[N, a, b， ..]，则对应的输出张量的形状为[a, b，…,z]。...可能产生的异常:ValueError: if slice_input_producer produces nothing from tensor_list.原链接: https://tensorflow.google.cn.../versions/r1.8/api_docs/python/tf/train/slice_input_producer
tf.SparseTensor 函数SparseTensor 类定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.参见指南：稀疏张量>稀疏张量表示代表稀疏张量....TensorFlow表示一个稀疏张量，作为三个独立的稠密张量：indices,values和dense_shape.在Python中，三个张量被集合到一个SparseTensor类中，以方便使用。...限制：这个操作只向稀疏的一面播放密集的一面,而不是其他的方向.参数：sp_indices：int64 类型的张量,是2维的；N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序.....参数：sp_indices：int64类型的张量,是2维的,N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序.sp_values：一个张量；必须是下列类型之一：float32...sp_indices.sp_shape：int64类型的张量,是1维的；输入SparseTensor的形状.dense：一个张量；必须与sp_values具有相同的类型；R-D；密集的张量操作数.name
参数：loss: 一个包含要最小化的值的张量，或者一个不带参数的可调用张量，返回要最小化的值。当启用紧急执行时，它必须是可调用的。var_list: tf的可选列表或元组。...应该是一个Python函数，它不接受任何参数，并计算要最小化的值。...可能产生的异常：ValueError: If the string_tensor is a null Python list....注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。...队列是使用多线程异步计算张量的一种方便的TensorFlow机制。
来源：Python与机器学习之路 前言 我们可能会遇到这样的Python函数定义: def a_function(*args, **kwargs): ......一颗星号(*)已经两颗星号(**)都表示能够接收可变长度的参数。但是如何区别和理解这里的一颗星和两颗星呢？我们接下来通过例子详细介绍二者的联系和区别。...需要注意的是args和kwargs名称并不重要——它们仅仅是约定，分别代表“参数”和“关键字参数”。可以使用任何其他适当的参数名。...Animal: whale Summer Hobby: hiking 当然，函数可以由形式参数、可变长度参数和可变长度关键字参数混合定义。...这样做时，它们必须按照以下顺序出现在定义中: def a_function(arg, *args, **kwargs): ... ·END·
[1,2]中的ResNets都有公称stride= 32，在FCN模式下，一个很好的选择是使用output_stride=16，以便在较小的计算和内存开销下增加计算特性的密度，cf. http://arxiv.org...参数:inputs 尺寸为[batch, height_in, width_in, channels]的张量。blocks: 长度等于ResNet块数量的列表。...为了能够重用“范围”，必须给出。scope: 可选variable_scope。...如果global_pool是假的，那么与各自的height_in和width_in相比，height_out和width_out将减少一个output_stride因子，否则height_out和width_out...参数:inputs: 一个大小为[batch, height_in, width_in, channels]的4-D张量num_output: 一个整数，输出滤波器的数量kernel_size:
Tensorflow 深度学习和机器学习的区别：简单来说就是算法的区别和应用领域的区别。...图(graph)：整个程序的结构 会话：运算程序的图 Tensorflow是计算密集型的框架而Django,Flask,Scrapy是IO密集型框架。...tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x00000273EFC99908> ''' 上面是默认的图，同时自己也可以创建： 也就是再创建一个图存放我们的程序...op： op和tensor组成一张图。 op：只要使用了tensorflow里定义的函数定义的都是op tensor(张量):代指数据 op中装tensor。...张量(tensor):和numpy中的数组是一样的东西。是Tensorflow中基本的数据格式。 打印出一个tensor会有三部分:名字,形状,数据类型。 名字是op类型。形状也就是shape。
这个构造函数创建一个变量Op和一个赋值Op来将变量设置为其初始值。参数：initial_value:张量，或可转换为张量的Python对象，它是变量的初值。...如果没有，则使用其内容重新创建变量对象，并引用图中必须已经存在的变量节点。图形没有改变。variable_def和其他参数是互斥的。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。...该op由python3中的x // y层划分和python2.7中的来自于future__导入划分生成。x和y必须具有相同的类型，并且结果也必须具有相同的类型。参数：x:实数型张量分子。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。
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