, 32), dtype=float32) Tensor("dense/Softmax:0", shape=(?..., 32), dtype=float32) Tensor("dense/Relu:0", shape=(?..., 32), dtype=float32) Tensor("dense/Softmax:0", shape=(?..., 5, 6), dtype=float32) Tensor("flatten/Reshape:0", shape=(?, 30), dtype=float32) 这里输入数据的 shape 为 [?...0", shape=(5, 12), dtype=float32) 类 除了如上的方法，其实我们还可以直接使用类来进行操作，实际上看方法的实现就是实例化了其对应的类，下面我们首先说明一下有哪些类可以使用
创建一个常量的函数是： tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) 其中除了value必须给以外...value：value的值必须为dtype类型， shape: valued的形状，就是维度的意思 name：value的名字 verify_shape： 布尔值，True 或者False，是不是让tf..., shape=(), dtype=float32) # 打印一下constant_1的类型，它是tf的Tensor类，张量！！！...直接理解不太好理解，我们换个套路， constant_3是constant类的一个实例，而eval是constant_3的一个方法， 这个方法是作用在一个类的实例上的，所以就叫做bound method...""" >>> constant_3.eval <bound method Tensor.eval of <tf.Tensor 'constant_3:0' shape=(3, 5) dtype=float32
[5., 6.]], dtype=float32)> >>> t[..., 1, tf.newaxis] >>> t @ tf.transpose(t) <tf.Tensor: id=24, shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=...0, 1, 0, 1], [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]) >>>...precision([0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0]) <tf.Tensor: id=581780, shape=(), dtype...在这个例子中，输出和输入的形状相同，除了最后一维被替换成了层的神经元数。在tf.keras中，形状是tf.TensorShape类的实例，可以用as_list()转换为Python列表。
通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。...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。...变量的秩为P，指标是秩为q的张量。指标必须是整数张量，包含自指标。它必须是shape [d_0，…， d_{Q-2}， K]，其中0 < K <= P。...它必须是shape [d_0，…， d_{Q-2}， K]，其中0 < K <= P。...变量的秩为P，指标是秩为q的张量。指标必须是整数张量，包含自指标。它必须是shape [d_0，…， d_{Q-2}， K]，其中0 < K <= P。
, 512, 64) dtype=float32>, 'block1_pool': , 'block2_pool': , 'block3_conv2': ,..., 64, 64, 512) dtype=float32>, 'block4_conv2': , 'input_1': <tf.Tensor 'concat:0'
array([b'conv1_W:0', b'conv1_b:0'], dtype='|S9') 从文件中读取具有权重数据的层的名字列表 # 获取后hdf5文本文件中层的名字，顺序对应 layer_names...、和keras模型层tf.Variable打包对应 先看一下权重数据、层的权重变量(Tensor tf.Variable)对象，以conv1为例 f['conv1']['conv1_W:0']..._W:0'].value # conv1_W:0 权重数据的值， 是一个标准的4d array array([[[[ 2.82526277e-02, -1.18737184e-02, 1.51488732e..., 230, 230, 3) dtype=float32 #卷积层权重数据 filtered_layers[0].weights [<tf.Variable 'conv1/kernel:0'...shape=(7, 7, 3, 64) dtype=float32_ref , <tf.Variable 'conv1/bias:0' shape=(64,) dtype=float32_ref
'Variable:0' shape=() dtype=int32, numpy=42>, <tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 2, 3) dtype=float32...以这个为例： t3 = t2[1, 0, 2] # slice 1, row 0, column 2 t3 输出将如下所示： <tf.Tensor: id=75, shape=(), dtype=float32...= 4.75 输出将如下所示： 求各列的均值 用以下方法找到各列的均值（即减少行数）：...=None, name=None) value是要赋予常数的值，dtype是创建的张量的类型，shape是创建的张量的形状，name是可选名称。...but specify anyway 接下来，将所有数据点（x）归一化为float32类型的浮点数范围为 0 到 1。
输出结果： tf.Tensor(0.79740083, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor([0 0 0], shape=(3,), dtype=int32) (2,...y_grad = tape.gradient(y,x) #计算y关于x的导数 print([y,y_grad]) 运行结果： [<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32,...运行结果： tf.Tensor(125.0, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor( [[ 70.....]], shape=(2, 1), dtype=float32) tf.Tensor(30.0, shape=(), dtype=float32) 3 线性回归 ## 1.3 TensorFlow下的线性回归...shape=(1,) dtype=float32, numpy=array([0.97660047], dtype=float32)>] ## Keras的全连接层：线性变化+激活函数 #### 全连接层
/Tanh:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128) Tensor("basic_rnn_cell/Tanh:0", shape=(32, 128),...(c=, h=) Tensor("mul_2:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128) Tensor("add_1:0", shape=(32, 128...), dtype=float32) (32, 128) Tensor("mul_2:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128) 可以看到其维度都是 [32.../add:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128) Tensor("gru_cell/add:0", shape=(32, 128), dtype=float32
, 74, 74, 32) dtype=float32>, # , # , # , # , # <tf.Tensor 'conv2d_8/Relu:0' shape=(?
不同的 Tensor 可以具有自己的数据类型和形状，同一 Tensor 中每个元素的数据类型是一样的，Tensor 的形状就是 Tensor 的维度。...x = fluid.layers.data(name="x", shape=[3,None], dtype="int64") #batch size无需显示指定，框架会自动补充第0维为batch size...#shape的三个维度含义分别是：channel、图片的宽度、图片的高度 b = fluid.layers.data(name="image",shape=[3,None,None],dtype="float32...=float32)] 4、添加损失函数 完成模型搭建后，如何评估预测结果的好坏呢？...="x",shape=[1],dtype='float32') y = fluid.layers.data(name="y",shape=[1],dtype='float32') y_predict =
(22.0, shape=(), dtype=float32)9...., shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([1., 2., 3.], dtype=float32)>,)), input_signature ((TensorSpec...print(list(pow_op.outputs))# [, ]# []cube_func_int32.graph.get_operation_by_name....graph.get_tensor_by_name("x:0”) # 还可以通过名字获取tensor# 查看图的结构
一种简单的思路是定义一个类，并将相关的tf.Variable创建放在类的初始化方法中。而将函数的逻辑放在其他方法中。...惊喜的是，TensorFlow提供了一个基类tf.Module，通过继承它构建子类，我们不仅可以获得以上的自然而然，而且可以非常方便地管理变量，还可以非常方便地管理它引用的其它Module，最重要的是，...=float32)>, , ] model.layers[0].trainable = False #冻结第0层的变量,使其不可训练 model.trainable_variables
Slice(0, 1), Slice(2, None), Slice(None, -1)}); 应该是能满足Python中slice同样的使用场景。...[0] = 10.0; foo.index({0}) = 2.0; 但还没找到用给部分Tensor元素赋值的方法，类似Python中的foo[:2] = bar，欢迎补充。...of type c10::TypeError: Cannot convert a MPS Tensor to float64 dtype as the MPS framework doesn’t support...Please use float32 instead. 提示说MPS不支持float64，但我打印foo的类型，它其实是float32，本身报错比较奇怪，搜了一圈也没找到怎么解决。...1.11 神经网络相关函数 神经网络是torch的核心模块，常见的一些激活函数，卷积层都可以以函数的形式作用在Tensor上，这里写几个简单的例子： bar = torch::softmax(foo,
0 引言 本文是 Python 系列的第十四篇，也是深度学习框架的 Keras 中篇，离上篇相隔时间太久。...Tensor，形状是 (None, 1)，None 指的是每批训练的数据个数，通常在训练时 fit() 函数中 batch_size 参数决定。...'> Tensor("input_1:0", shape=(None, 1), dtype=float32) 用 Dense()创建输出层，检查其类型是 layers，是层对象。...'> 将输出张量传入层得到输出张量，检查其类型是 Tensor...'> Tensor("dense/BiasAdd:0", shape=(None, 1), dtype=float32) 用 Model()创建模型，将输入和输出张量“绑在”一起。
[4., 5., 6.]], dtype=float32)> 如果输入的数据与指定的数据类型不相符，会产生以下异常： TypeError: Cannot convert provided value...的shape创建一个全为0的tensor <tf.Tensor: id=52, shape=(2, 3), dtype=float32, numpy= array([[0., 0., 0.],...[0., 0., 0.]], dtype=float32)> tf.ones_like(a) # 仿照b的shape创建一个全为1的tensor 可以看到，返回的是一个shape与a相同的tensor，在a小于零的位置是True，大于零的位置为False。...=float32)> 可以看到，在上面的例子中，通过reshape()方法可以很方便的改变tensor的形状，得到一个新的tensor，需要注意的是在进行维度变换时，数据的重量是不变的，上面的例子无论是
, 36), dtype=float32) state = {Tensor} Tensor("rnn_2/gru2/while/Identity_2:0", shape=(?..., 36), dtype=float32) att_score = {Tensor} Tensor("rnn_2/gru2/while/strided_slice:0", shape=(?..., 1), dtype=float32) new_h = {Tensor} Tensor("rnn_2/gru2/while/add_1:0", shape=(?..., 36), dtype=float32) u = {Tensor} Tensor("rnn_2/gru2/while/mul_1:0", shape=(?..., 36), dtype=float32) c = {Tensor} Tensor("rnn_2/gru2/while/Tanh:0", shape=(?
, 784), dtype=float32) 输出占位符: Tensor("Placeholder_11:0", shape=(?...1后的张量：",pool1) 输出： 经过池化层1后的张量：Tensor("max_pooling2d_6/MaxPool:0", shape=(?..., 28, 28, 32), dtype=float32) （最大）池化层2 pool2 = tf.layers.max_pooling2d( inputs=conv2, # 输入张量必须有四个维度...：Tensor("Reshape_14:0", shape=(?...activation=tf.nn.relu) print("经过全连接层后的张量:",dense) 输出： 经过全连接层后的张量: Tensor("dense_5/Relu:0", shape
激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。...(x) ...]], dtype=float32)> tf.keras.activations.softmax(x) 3 总结 神经网络中，隐藏层之间的输出大多需要通过激活函数来映射（当然，也可以不用，没有使用激活函数的层一般称为logits层），在构建模型是，需要根据实际数据情况选择激活函数
ONNX模型中所有输入Tensor的shape信息，不仅包含真实的输入input.1，还包含带权重OP的权重Tensor的shape信息，比如卷积层的weight和bias。...我们将注释翻译成中文就比较容易理解： def from_onnx(model, shape=None, dtype="float32", opset=None, freeze_params=False)...为方便起见，我们将“real”输入名重命名为“input_0”，“input_1”... 并将参数重命名为“param_0”、“param_1”......然后需要注意的是在这个转换函数中inputs[0]是Relay IR，而不是真实的数据，我们可以通过打印下面代码中的inputs[0]看到。...最后如果卷积层有Bias，则使用_op.nn.bias_add将Bias加上去，注意这个OP返回的仍然是一个Relay表达式。
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