Sigmoid操作在Tensorflow中的实现
Sigmoid操作是一种常用的激活函数，用于将输入的值映射到0到1之间的范围。在Tensorflow中，可以使用tf.sigmoid()函数来实现Sigmoid操作。
Sigmoid函数的数学表达式为：
f(x) = 1 / (1 + exp(-x))
在Tensorflow中，可以通过以下代码来实现Sigmoid操作：
import tensorflow as tf
# 定义输入张量
x = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])
# 使用tf.sigmoid()函数实现Sigmoid操作
sigmoid_output = tf.sigmoid(x)
# 创建会话并运行计算图
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(sigmoid_output)
print(result)上述代码中，首先定义了一个输入张量x，然后使用tf.sigmoid()函数将x作为输入，得到Sigmoid操作的输出sigmoid_output。最后，创建一个会话并运行计算图，将结果打印出来。
Sigmoid操作在深度学习中广泛应用于神经网络的隐藏层和输出层，用于引入非线性特性，提高模型的表达能力。它可以将输入的实数值映射到0到1之间，适用于二分类问题和概率估计任务。
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我开始使用TensorFlow (与Python一起使用)，并想知道:当在函数中使用占位符时，为什么不在我的函数中使用一个参数来提供一个TensorFlow常量而不是占位符？
下面是一个例子(不同之处在于x)：
def sigmoid(z):
x = tf.constant(z, dtype=tf.float32, name = "x")
sigmoid = tf.sigmoid(x)
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(sigmoid)
return result
而不是：
浏览 0提问于2017-10-03得票数 0
当我读取TensorFlow代码时，我看到人们为函数的输入参数指定占位符，然后将输入数据输入到session.run中。一个简单的例子可以类似于：
def sigmoid(z):
x = tf.placeholder(tf.float32, name='x')
sigmoid = tf.sigmoid(x)
with tf.Session() as session:
result = session.run(sigmoid, feed_dict={x:z})
return result
我想知道他们为什么不直接将z输入到t
浏览 1提问于2017-10-25得票数 3
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我的自定义激活函数的i/p将是19 * 19 *5张量，比如x。该函数需要将sigmoid应用于第一层，即x:，:,0:1，并将relu应用于其余层，即x:，:,1:5。我使用以下代码定义了一个自定义激活函数：
def custom_activation(x):
return tf.concat([tf.sigmoid(x[:,:,:,0:1]) , tf.nn.relu(x[:,:,:,1:5])],axis = 3)
get_custom_objects().update({'custom_activation': Activation(custom_activa
浏览 0提问于2018-06-29得票数 2
我正在阅读关于反向传播的深层神经网络，据我所知，我可以总结这种神经网络的算法如下：
1-输入x：为输入层设置相应的激活
2-前馈：前向传播误差的计算
3-输出错误：计算输出错误
4-反向传播错误：计算反向传播的误差
5-输出:使用成本函数梯度的
没关系，然后我检查了许多这种深度网络的代码，下面是一个示例代码，并解释如下：
### imports
import tensorflow as tf
### constant data
x = [[0.,0.],[1.,1.],[1.,0.],[0.,1.]]
y_ = [[0.],[0.],[1.],[1.]]
### induction
#
浏览 0提问于2019-08-17得票数 1
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1回答
我希望有一个神经网络，其中输入层中的节点只是连接到隐藏层中的一些节点。在小范围内，它应该看起来类似于这样：
我最初的问题有9180个输入节点和230个隐藏节点(这些数字指的是作为输入的生物数据)。我知道哪个输入节点连接到哪个隐藏节点，该信息位于形状(9180,230)的矩阵(1:有连接，0:没有连接)中。
下面是我如何创建模型的代码示例：
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()
model = tf.ke
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
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1回答
Keras后端建模问题
、、、
我在声明我的模型时遇到了一个问题。我的输入是x_input和y_input，输出是预测。如下所示：
model = Model(inputs = [x_input, y_input], outputs = predictions )
我的输入(x，y)都是嵌入的，然后MatMult在一起。如下所示：
# Build X Branch
x_input = Input(shape = (maxlen_x,), dtype = 'int32' )
x_embed = Embedding( maxvocab_x + 1, 1
浏览 6提问于2017-07-26得票数 0
我正在使用来处理Tensorflow。我正在尝试评估手工创建的简单感知器，而不是使用具有急切执行模式的Keras。
感知器期望输入(1x2)张量，有两层由以下权重和偏差W1:(2x2) / B1:(1x2)和W2:(2x1) / B2:(1x1)组成，
我发现这段简单的代码在我面前没有明显的原因。这似乎与优化器有关，我尝试过的每个优化器都失败了，并出现了不同的错误。例如，对于下面使用的优化器(GradientDescentOptimizer)，Tensorflow说操作没有实现，我不知道为什么。下面是一段自给自足的代码(Tensorflow 1.13.1 / Python3)：
import
浏览 11提问于2019-04-23得票数 1
1回答
带神经网络的近似对数函数
、、、、
我试图用神经网络将域上的日志函数从1逼近到100。我使用tensorflow作为软件。结果不像我预期的那么好，我想知道原因。我使用以下代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
## == data to be approximated == ##
x_grid = np.array([np.linspace(1, 100, 100)]).T
y_grid = np.log(x_grid)
def deepnn(x_val, prior):
""
浏览 1提问于2017-11-22得票数 3
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我正在用TensorFlow测试一个二进制分类器的实现。如果我在最后一层有两个普通输出(即没有激活)并使用tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy，我的网络就会按预期训练。但是，如果我更改输出层以产生具有tf.sigmoid激活的单个输出，并使用tf.losses.log_loss作为损失函数，我的网络不会训练(即损失/准确性没有改善)。
下面是我的输出层/损失函数在第一种(即正常工作)情况下的样子：
out = tf.layers.dense(prev, 2)
loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(la
浏览 0提问于2017-12-09得票数 5
2回答
不同Sigmoid方程及其实现
、、、、
在回顾神经网络中使用的Sigmoid函数时，我们从中找到了这个方程。
与标准的乙状结肠方程不同：
第一个方程在某种程度上涉及均值和标准差(我希望我没有错误地读到符号)，而第二个方程将负数平均值推广，除以标准差为常数，因为它在向量/矩阵/张量中的所有项中都是相同的。
所以在执行方程时，我得到了不同的结果。
用第二个方程(标准乙状结肠函数)：
def sigmoid(x):
return 1. / (1 + np.exp(-x))
我得到了这些输出：
>>> x = np.array([1,2,3])
>>> print sigmoi
浏览 3提问于2016-04-27得票数 7
我正在使用带有Tensorflow的Keras。Keras层有一个方法"get_weights()“和一个属性"weights”。我的理解是，“weight”输出权重的Tensorflow张量，"get_weights()“计算权重张量并将值输出为numpy数组。然而，这两者实际上向我展示了不同的价值。下面是要复制的代码。
from keras.applications.vgg19 import VGG19
import tensorflow as tf
vgg19 = VGG19(weights='imagenet', include_top=Fal
浏览 3提问于2017-09-06得票数 2
1回答
我在googled上搜索并了解到，Tensorflow的constant()函数生成一个恒定的张量(大惊喜！)也不能被修改。
但当我这么做的时候
>>> a = tf.constant(0.0)
>>> a = a + 1.0
我没有看到由Tensorflow产生的任何错误。
我理解其原因，a现在是一个新的张量运算Add (<tf.Tensor 'add_1:0' shape=() dtype=float32>)。
我的问题是，如果我们可以修改Tensorflow constant，它的用途是什么？它与图优化有关吗？我是不是错过了
浏览 2提问于2017-10-17得票数 1
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我试图求张量的平方。常数= tf.constant(1，2，3) tft =常数*常数
#https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/Session
sess = tf.compat.v1.Session()
with sess.as_default():
print(tft.eval())
但是，它返回以下错误：
NotImplementedError:启用紧急执行时不支持eval，您需要的是.numpy()吗？
我知道我能阻止渴望的解脱
将tensorflow作为tf导入
tf.compat.v1.disable_
浏览 0提问于2019-11-20得票数 3
1回答
我想了解在TensorflowLite中量化模型的卷积层所做的基本运算。
作为基线，我选择了一个经过预先训练的Tensorflow模型，，并使用一个样本图像作为模型推理的输入。在此之后，我成功地提取了第一个融合ReLU6卷积层的输出张量，并将将这个输出与我在上的定制python实现的输出进行了比较。
这两个张量之间的偏差很大，我无法解释的是，Tensorflow的输出张量并不像预期的那样在0,6的范围内(我预计这是因为Conv层中的融合ReLU6层)。
，你能给我提供一个更详细的描述一个量化的融合Relu6 Conv2D层在TensorflowLite?中的操作吗？
浏览 3提问于2021-12-09得票数 -1
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给定一个网络，输入->隐藏层使用ReLU激活->输出层使用Sigmoid激活
我想知道如何输出0到0.5之间的值，因为根据定义，ReLU返回正值，而sigmoid由1/(1+e^-x)定义，最小值将是1/(1+e^-0) = 0.5
乙状结肠的激活移位了吗？因为我得到的输出介于0和1之间(正如手册中所说的)，但是为什么呢？
编辑
这是在控制台中打印函数输出的代码片段，它显示了我所期望的:它从0.5开始，当x>0时增加。
import numpy as np
import tensorflow as tf
x = np.array([x/10
浏览 2提问于2021-07-23得票数 0
3回答
我有一个由18260个输入字段和4个输出组成的大数据集。我正在使用Keras和Tensorflow构建一个神经网络，它可以检测可能的输出。
然而，我尝试了许多解决方案，但准确率无法达到55%以上，除非我在除第一个模型层之外的所有模型层中使用sigmoid激活函数，如下所示：
def baseline_model(optimizer= 'adam' , init= 'random_uniform'):
# create model
model = Sequential()
model.add(Dense(40, input_dim=18260, activatio
浏览 4提问于2018-11-30得票数 1
我所做的工作如下：
我有一个tensorflow DNN层的列表。nn.append(tf.layers.dense(...))
上面的每个列表都被附加到np.memmap对象的列表中。nnList[i] = nn
我可以访问备忘录列表并检索张量。但是，当尝试访问joblib.parallel中的张量时，它返回'None‘类型的对象。但是，memmap列表的长度在joblib.parallel中是正确的。
下面我附上了一个示例代码。
import os
import tempfile
import numpy as np
import
浏览 0提问于2018-07-30得票数 0
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如何使用布尔张量创建if语句？更准确地说，我正在尝试将大小为1的张量与常量进行比较，检查张量中的值是否小于常量。我想我必须使常量成为它自己的大小为1的张量，并使用方法来检查第一个张量是否小于第二个张量，但我不确定如何使得到的布尔张量正确地适合if语句。只需将其作为if语句的查询，就可以使if语句始终返回true。
编辑:这或多或少是代码的样子。但是，无论它是否有参数，我都会得到错误'bool' object has no attribute 'name'，这让我认为问题在于它没有返回TensorFlow对象。
pred = tf.placeholder(tf.b
浏览 1提问于2016-01-23得票数 14
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2回答
我们什么时候不需要激活功能？
、、、、
我编写了一个非常基本的tensorflow模型，其中我想预测一个数字：
import tensorflow as tf
import numpy as np
def HW_numbers(x):
y = (2 * x) + 1
return y
x = np.array([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0], dtype=float)
y = np.array(HW_numbers(x))
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=1,input_shape=[1
浏览 6提问于2020-06-29得票数 4
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我是tensorflow 2.0的新手，除了从样板代码中设计和训练一些人工神经网络之外，我没有做什么。我正在尝试解决一个新加入新的tensorflow的练习。我创建了一些代码，但它不起作用。下面是问题定义
假设我们有有理数的张量M ( (a, b, c) )和标量p ∈ (0, 1) (记忆因子)，让我们创建一个函数，返回张量N的形式为(a, b, c)。沿c轴移动的N张量的每一个元素都应增加前驱体的值乘以p。
假设我们有张量：
T = [x1, x2, x3, x4]
在(1, 1, 4)的形状中，我们希望得到向量：
[x1, x2+x1·p, x3+(x2+x1·p)·p, x4+(x3
浏览 3提问于2020-03-08得票数 7
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