也就是说，不允许使用软类，标签向量必须为每一行logits(每一个minibatch条目)的真正类提供一个特定的索引。...logits必须具有float16、float32或float64的dtype，标签必须具有int32或int64的dtype。注意，为了避免混淆，只需要将命名参数传递给这个函数。...labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。标签中的每个条目必须是[0,num_classes]中的索引。...logits:每个标签激活(通常是线性输出)的形状[d_0, d_1，…， d_{r-1}， num_classes]和dtype float16、float32或float64。...这些活化能被解释为非标准化的对数概率。name:操作的名称(可选)。返回值：一个与标签形状相同，与logits类型相同的张量，具有softmax交叉熵。
6、get_tensor_detailsget_tensor_details()获取具有有效张量细节的每个张量的张量细节。如果找不到张量所需的信息，张量就不会添加到列表中。这包括没有名称的临时张量。...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。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...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。...input_arrays_with_shape:表示输入张量名称的字符串元组和表示输入形状的整数列表(例如，[("foo":[1,16,16,3])))。...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。
tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) 从Test数据集里选取3000个手写数字的图片和对应标签...# 输入 output_y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10]) # 输出：10个数字的标签 # -1 表示自动推导维度大小。...让计算机根据其他维度的值 # 和总的元素大小来推导出 -1 的地方的维度应该是多少 input_x_images = tf.reshape(input_x, [-1, 28, 28, 1]) # 改变形状之后的输入...[:3000] # 标签 # 构建我们的卷积神经网络： # 第 1 层卷积 conv1 = tf.layers.conv2d( inputs=input_x_images, # 形状 [28...形状 [1, 1, 10] # 计算误差（先用 Softmax 计算百分比概率， # 再用 Cross entropy（交叉熵）来计算百分比概率和对应的独热码之间的误差） loss = tf.losses.softmax_cross_entropy
tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- tf.multinomial...: 形状为 [batch_size, num_classes]的张量....官网解释中logits，也就是你给的矩阵，每个切片 [i, :] 代表对于所有类的未正规化的log概率（即其和不为1），但必须是小数，就像官网的样例一样，就算是整数，后面也要加一个小数点，否则会报错。...，设定的概率和采样结果之间的关系。...np.random.choice()的用法 #numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) #从a(只要是ndarray都可以，但必须是一维的
通过这篇文章，你能够学习到 tensorflow一些方法的用法 mnist数据集的使用方法以及下载 CNN卷积神经网络具体python代码实现 CNN卷积神经网络原理 模型训练、模型的保存和载入 Tensorflow...进行改变形状， 稍微解释一下 [-1,28,28,1] -1表示不考虑输入图片的数量，28*28是图片的长和宽的像素值，1是通道数量，由于原图片是黑白的 ，所以通道是1，若是彩色图片，应为3....inputs=conv1,#第一层卷积后的值 pool_size=[2,2],#过滤器二维大小2*2 strides=2 #步长2 )#形状[14,14,32] 第三层卷积层2 conv2...=[2,2], strides=2 )#形状[7,7,64] 平坦化 flat = tf.reshape(pool2,[-1,7*7*64]) 使用flat.shape 输出的形状为(?...比如我加上了这一段 for i in range(1000): #获取以batch_size为大小的一个元组，包含一组图片和标签 batch = mnist.train.next_batch(50)
参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。参数：logits: N维张量，其中N > 1。...scope:variable_scope的可选作用域。返回值：一个形状和类型与logits相同的“张量”。...scope:name_scope的可选作用域返回值：一个具有形状[batch_size, k]的平坦张量。...注意，目前这两个步骤必须具有相同的值padding:填充方法，要么“有效”，要么“相同”data_format:一个字符串。
二、理解静态和动态形状 在 TensorFlow 中，tensor有一个在图构建过程中就被决定的静态形状属性， 这个静态形状可以是未规定的，比如，我们可以定一个具有形状[None, 128]大小的tensor...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...六、利用运算符重载 和 Numpy 一样，TensorFlow 重载了很多 python 中的运算符，使得构建计算图更加地简单，并且使得代码具有可读性。...许多 TensorFlow 操作可以操作不同维度和形状的张量。 这在使用 API 时很方便，但在出现问题时可能会导致额外的麻烦。...然后，我们将损失函数定义为，我们的预测和标签之间的交叉熵。回想一下，分类分布的交叉熵可以简单地定义为xe(p, q) = -∑ p_i log(q_i)。
返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...参数 pixel_values（np.ndarray，tf.Tensor，List[tf.Tensor]，Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的`pixel_values`具有相同的大小。
:本质上是不用的参数，不用填 labels:一个和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸形状（shape）的张量（tensor） shape:[batch_size,num_classes],...(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) _sentinel:本质上是不用的参数，不用填 labels:每一行labels...[i]必须是一个有效的概率分布，one_hot=True(向量中只有一个值为1，其他值为0) logits：labels和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸（shape） shape:[batch_size...=None) 计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entropy_with_logits（） _sentinel:本质上是不用的参数，不用填 labels:一个和logits具有相同的数据类型...（type）和尺寸形状（shape）的张量（tensor） shape:[batch_size,num_classes],单样本是[num_classes] logits:一个数据类型（type）是float32
mean_squared_error(...): 将平方和损失添加到训练过程中。...二、重要的函数1、tf.losses.huber_loss在训练程序中添加一个Huber损失项。...如果权值是一个大小张量[batch_size]，则通过权值向量中对应的元素重新计算批次中每个样本的总损失。如果权重的形状与预测的形状相匹配，那么预测的每个可度量元素的损失将按相应的权重值进行缩放。...weights:可选张量，其秩要么为0，要么与标签的秩相同，并且必须对标签(即，所有尺寸必须为1，或与对应的损耗尺寸相同)。delta:浮点数，huber损失函数从二次函数变为线性函数的点。...如果还原为零，则其形状与标签相同;否则，它就是标量。
[width, height] [5, 5] 提示：如果过滤器宽度和高度具有相同的值，则可以指定kernel_size-eg 的单个整数kernel_size=5。...要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状 ，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。...我们的max_pooling2d()（pool1）产生的输出张量具有以下形状 ：2x2过滤器将宽度和高度降低了50％。...conv2 具有与（由于）相同的宽度和高度的形状，并且应用64个滤波器的64个通道。
DeBERTa 模型在顶部具有用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的线性层上计算跨度起始 logits和跨度结束 logits）。...参数 input_ids（np.ndarray，tf.Tensor，List[tf.Tensor]，``Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...参数 input_ids（np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor] 或 Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...与 BERT 相同但更小。通过对预训练的 BERT 模型进行蒸馏训练，意味着它已经被训练以预测与较大模型相同的概率。...DistilBert 模型在顶部具有一个用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头部（在隐藏状态输出的顶部有一个线性层，用于计算span start logits和span end logits）
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....返回： 用于填充随机均匀值的指定形状的张量....,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。...生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。 在正态分布的曲线中，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。...代码 a = tf.Variable(tf.random_normal([2,2],seed=1)) b = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=2))
] [ 4. 2.]] tf.add( x,y, name=None)： 通俗解释： 这个情况比较多，最常见的是，一个叫x的矩阵和一个叫y的数相加，就是y分别与x的每个数相加，得到的结果和x大小相同。...比例：数据的形状是shape(x)=[k, l, m, n]，而noise_shape=[k, 1, 1, n]，则第1和4列是独立保留或删除，第2和3列是要么全部保留，要么全部删除。...数据类型（type）是float32或float64; labels:和logits具有相同的type(float)和shape的张量(tensor)，即数据类型和张量维度都一致。...数据类型（type）是float32或float64; labels:和logits具有相同的type(float)和shape的张量(tensor)，即数据类型和张量维度都一致。...具有相同的type(float)和shape的张量(tensor)， pos_weight:正样本的一个系数 name:操作的名字，可填可不填 output: loss，shape:[batch_size
标签（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 用于计算交叉熵分类损失的标签。...提高了+2.3%（88.4% vs. 90.7%），RACE 提高了+3.6%（83.2% vs. 86.8%）。...索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...DeBERTa 模型在顶部具有用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的线性层上计算span start logits和span end logits）。...索引设置为 -100 的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在 [0, ..., config.vocab_size] 内的标记。
该占位符变量的数据类型设置成‘float32’，形状是‘[None, num_classes]’，这意味着它可以包含任意数量的标签，每个标签是长度为‘num_classes’的向量，在这种情况下为10。...该占位符的数据类型设置成‘int64’，形状设置为‘[None]’，这意味着该占位符变量是任意长度的一维向量。...必须优化的第一个变量称为“权重（weights）”，在这里定义为TensorFlow变量，必须用零初始化，形状为[img_size_flat，num_classes]，因此它是具有img_size_flat...1logits = tf.matmul(x, weights) + biases 现在logits是一个带有num_images行和num_classes列的矩阵，其中第 i 行和第 j 列的元素是对第...然而，这些估计是大概的（rough）值且难以解释，因为这些数字可能非常小或很大，所以我们想对它们进行归一化处理，以使logits矩阵的每一行总和为1（因为概率值和为1)，并且每个元素被限制在[0,1]。
, logits=None,dim=-1, name=None) 解释 这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。...（这也是和 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None)这个API的区别） 说明 输入API的数据 logits...logits 和 labels 必须有相同的数据维度 [batch_size, num_classes]，和相同的数据类型 float32 或者 float64 。...labels和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸（shape） labels: 每一行 labels[i] 必须是一个有效的概率分布值。 name: 为这个操作取个名字。...输出参数 一个 Tensor ，数据维度是一维的，长度是 batch_size，数据类型都和 logits 相同。
索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...例如，WTQ 模型具有以下聚合标签：{0: "NONE", 1: "SUM", 2: "AVERAGE", 3: "COUNT"} no_aggregation_label_index (int,...例如，WTQ 模型在索引 0 处具有“NONE”聚合标签，因此对于这些模型，应将该值设置为 0。 这是用于存储 TapasModel 配置的配置类。...queries (str 或 List[str]) — 与要编码的表格相关的问题或问题批次。请注意，在批处理的情况下，所有问题必须引用相同的表格。...Tapas 模型具有用于表格问答任务的单元选择头和可选的聚合头（用于计算 logits 和可选的 logits_aggregation 的隐藏状态输出上的线性层），例如用于 SQA、WTQ 或 WikiSQL
最重要的预处理步骤是将图像和分割图随机裁剪和填充到相同大小，例如 512x512 或 640x640，然后进行归一化。...返回的 logits 不一定与传入的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...参数 pixel_values（np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...pixel_values (np.ndarray, tf.Tensor, List[tf.Tensor] ``Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...返回的对数不一定与作为输入传递的 pixel_values 具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将对数调整为原始图像大小时丢失一些质量。
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。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。...异常:ValueError: When exactly one of x or y is non-None.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9
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