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tf.Session

sess_strMethods__init____init__( target='', graph=None, config=None)创建一个新的TensorFlow会话。...如果在同一过程中使用多个图(使用tf.Graph()创建)，则必须为每个图使用不同的会话，但是每个图可以在多个会话中使用。在这种情况下，将要显式启动的图形传递给会话构造函数通常更清楚。...注意:使用ssh .as_default():块输入a不会影响当前默认图。如果您正在使用多个图形，那么sess。图与tf值不同。...该方法运行TensorFlow计算的一个“步骤”，通过运行必要的图片段来执行每一个操作，并在fetches中计算每个张量，用feed_dict中的值替换相应的输入值。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。

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TensorFlow应用实战 | TensorFlow基础知识

计算流图，也是TensorFlow的基本架构，表明了图正在运行的状态。 黑色的线不断流动， 其中流动的就是Tensor，一个一个的节点就是它的操作。 数据流图的结构 ? ?...，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。 定义稀疏矩阵，只需要定义非0的数，其他为0的数会自动的填充。...os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' # 创建两个常量 Tensor.第一个为1行2列，第二个为二行一列。...用TensorFlow保存图的信息到日志中 # 第一个参数为指定的保存路径，第二个参数为要保存的图 tf.summary.FileWriter("日志保存路径", sess.graph) https:/

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    没有找到

    解决AttributeError: module tensorflow has no attribute placeholder

    在TensorFlow 2.0及更高版本中，推荐使用tf.data.Dataset API来处理数据输入，而不是使用placeholder。..., shape)其中，dtype表示placeholder的数据类型，shape表示placeholder的形状。...它可以用作输入数据或中间结果的占位符。为placeholder提供数值在运行计算图时，我们通过feed_dict参数将具体的数值传递给placeholder。...另外，placeholder还可以用于将数据输入到TensorFlow模型中，通过占位符我们可以定义输入和输出的数据形状，并在计算图中使用这些占位符来处理数据。...placeholder在训练和测试过程中非常有用，可以用于输入不同的数据，并且可以定义输入和输出的数据形状。

    3.3K20

    深度学习之 TensorFlow（二）：TensorFlow 基础知识

    1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。...创建图使用 tf.constant() 方法： a = tf.constant([1.0,2.0]) 　（4）会话：启动图的第一步是创建一个 Session 对象。会话提供在图中执行操作的一些方法。...使用 tf.Variable() 构造函数来创建变量，并且该构造函数需要一个初始值，初始值的形状和类型决定了这个变量的形状和类型。...方法：批标准化一般用在非线性映射（激活函数）之前，对 x=Wu+b 做规划化，使结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1。 　...tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) 　　b.计算池化区域中元素的最大值。

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    TensorFlow入门：一篇机器学习教程

    在安装了Conda之后，我们可以创建用于安装和使用TensorFlow的环境。下面的命令将创建我们的环境，其中有一些类似NumPy的额外库，一旦我们开始使用TensorFlow，这将非常有用。...占位符的签名是： placeholder(dtype, shape=None, name=None) 其中dtype是张量中的元素的类型，并且可以提供要被feed的张量的shape和操作的名称。...秩被称为张量的阶数或n维，其中例如秩1张量是矢量或秩2张量是矩阵。 形状：张量的形状是它所具有的行数和列数。 类型：分配给张量元素的数据类型。...而且，一旦你做到了，在文档和社区支持的帮助下，将问题表示为数据图并用TensorFlow解决问题，可以使机器学习成为一个不那么繁琐的过程。 了解基础知识 TensorFlow常量是如何创建的？...在TensorFlow中，使用常量函数创建常量，其中包含几个参数：值，dtype（数据类型），形状，名称和（verify_shape）形状验证。 什么是TensorFlow会话？

    4.5K10

    JAX 中文文档（十三）

    沿着每个轴，如果给定的形状比输入小，则截断输入。如果大，则用零填充输入。 自 2.0 版更改：如果为-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。 如果未提供s，则使用指定轴上输入的形状。...沿每个轴，如果给定形状比输入小，则对输入进行裁剪。如果形状更大，则用零填充输入。 自版本 2.0 起已更改：如果为 -1，则使用整个输入（无填充/修剪）。...沿任何轴，如果给定的形状小于输入的形状，则会对输入进行裁剪。如果大于输入，则用零填充输入。 在版本 2.0 中更改：如果为-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。...沿任何轴，如果s指示的形状比输入小，则输入被裁剪。如果更大，则用零填充输入。 自版本 2.0 更改：如果为-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。...版本 2.0 中的更改：如果为-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。 如果未给出 s，则使用由轴指定的输入的形状。 自版本 2.0 起弃用：如果 s 不是 None，则轴也不能是 None。

    1.3K10

    Transformers 4.37 中文文档（二十九）

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中

    88410

    tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

    ()/tf.random.categorical()用法解析 tf.multinomial()在tensorflow2.0版本已经被移除，取而代之的就是tf.random.categorical() tf.random.categorical...with equal # probability. samples = tf.random.categorical(tf.math.log([[10., 10.]]), 5) 参数: logits: 形状为...name: 操作的可选名字 Returns: 形状为[batch_size, num_samples]的抽取样本.、 参考博客：https://blog.csdn.net/a845717607/article...这里的抽样方法可以再详细解释一下，举个例子（请不要考虑真实性），给一行[1.0,2.0,2.0,2.0,6.0]，采样4次，那么结果很大可能都是[4,4,4,4]（不信可以试一下），因为下标为4的概率（...默认是None，就是一维值，也可以多维，比如：[None，3]，表示列是3，行不一定 name：名称 返回： Tensor类型 此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值。

    74430

    Transformers 4.37 中文文档（二十六）

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种输入格式： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。

    70310

    Transformers 4.37 中文文档（三十）

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典传递给第一个位置参数...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中

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    Transformers 4.37 中文文档（二十八）

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型）， 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。...transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...在transformers中，TensorFlow 模型和层接受两种输入格式： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。

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    tf.reduce_mean()

    reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)第一个参数input_tensor...： 输入的待降维的tensor;第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值;第三个参数keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False...，输出结果会降低维度;第四个参数name： 操作的名称;第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用;以一个维度是2，形状是[2,3]的tensor举例：import...tensorflow as tfx = [[1,2,3],[1,2,3]]xx = tf.cast(x,tf.float32)mean_all = tf.reduce_mean(xx, keep_dims...False)with tf.Session() as sess:m_a,m_0,m_1 = sess.run([mean_all, mean_0, mean_1])print m_a # output: 2.0print

    1.8K30

    Transformers 4.37 中文文档（三十三）4-37-中文文档-三十三-

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 所有输入都作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者 所有输入都作为第一个位置参数的列表、元组或字典。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集第一个位置参数中的所有输入张量： 只有一个张量，其中只有...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。

    73710

    Transformers 4.37 中文文档（四十六）

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典传递给第一个位置参数...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。

    49210

    Transformers 4.37 中文文档（六十五）

    transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...但是，如果要在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量： 只有一个张量，其中仅包含...TF 2.0 模型接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。...TF 2.0 模型接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。

    48310

    tf.where

    如果x和y都为空，那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回，其中第一个维度(行)表示真实元素的数量，第二个维度(列)表示真实元素的坐标。...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。...条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。...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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    TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

    作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。...(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])) 这样，我们就创建了一个dataset，这个dataset中含有5个元素，分别是1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0。...2)，tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度，最后生成的dataset中一个含有5个元素，每个元素的形状是(2, )，即每个元素是矩阵的一行。...最终，dataset中的一个元素是(image_resized_batch, label_batch)，image_resized_batch的形状为(32, 28, 28, 3)，而label_batch...的形状为(32, )，接下来我们就可以用这两个Tensor来建立模型了。

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