tf.add_n([p1, p2, p3....])函数是实现一个列表的元素的相加。...np; input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]) input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3])) output = tf.add_n
2.0, 3.0],name="input1") input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]),name="input2") output = tf.add_n...tf.Variable(tf.random_uniform([3]),name="input2") with tf.name_scope('add1'): output = tf.add_n
1.0, 2.0, 3.0], name="input1") input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name="input2") output = tf.add_n
outputs): style_outputs = outputs['style'] content_outputs = outputs['content'] style_loss = tf.add_n...for name in style_outputs.keys()]) style_loss *= 1.0 / num_style_layers content_loss = tf.add_n
,在各个深度框架中都有相应的API可以使用正则化,比如在tensorflow中,搭建网络的时候已经设置了正则化参数,则调用以下代码可以直接计算出正则损失: regularization_loss = tf.add_n...tf.losses.get_regularization_losses(scope='my_resnet_50')) 如果没有设置初始化参数,也可以使用以下代码计算l2 正则损失: l2_loss = tf.add_n
tf.truncatediv(b, a))) ⇒ [[0 0] [1 1]] print(sess.run(tf.floor_div(b, a))) ⇒ [[0 0] [1 1]] tf.add_n...tf.add_n([a, b, b]) => equivalent to a + b + b 点积 Dot a = tf.constant([10, 20], name='a') b = tf.constant
results in c1 c1.append(matpow(a, n)) c1.append(matpow(b, n)) with tf.device('/cpu:0'): sum = tf.add_n
函数实现正则化: tf.add_to_collection('losses', tf.contrib.layers.l2_regularizer(regularizer)(w) loss = cem + tf.add_n
步骤三: 定义加入了正则化惩罚项的目标函数 reg_variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES) loss += tf.add_n
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_,-1)) cem = tf.reduce_mean(ce) loss = cem + tf.add_n...tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_,-1)) cem = tf.reduce_mean(ce) loss = cem + tf.add_n
# 矩阵相乘 并且添加至列表 c.append(tf.matmul(a, b)) # 手动设置处理GPU with tf.device("/GPU:0"): matmul_sum = tf.add_n
v in in_splits.items()}) out_split.append(out_i) return tf.reduce_sum(tf.add_n...make_parallel 中使用 tf.split op 对输入数据 Tensor 进行切分,使用 tf.add_n 合并多个 GPU 卡上的计算结果。
with tf.name_scope("input2"): input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name="input2") output = tf.add_n...cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy) # 将交叉熵加上权值的正则化 loss = cross_entropy_mean + tf.add_n
y 与 y_的差距(cem) = tf.reduce_mean(ce) 自定义:y 与 y_的差距 其次,总损失值为预测结果与标准答案的损失值加上正则化项 loss = y 与 y_的差距 + tf.add_n
tf.placeholder(tf.float32,(None,n_features),name='X') relus = [relu(X) for i in range(10)] output = tf.add_n...threshold',shape=(),initializer=tf.constant_initializer(0.0)) relus = [relu(X) for i in range(10)] output = tf.add_n
5、tf.add_n按顺序对输入的张量进行求和。tf.add_n( inputs, name=None)在添加之前将indexedslice对象转换为密集张量。
tf.add_to_collection('losses', weight_decay) tf.add_to_collection('losses', cross_entropy) total_loss = tf.add_n...prediction), reduction_indices=[1])) # loss tf.add_to_collection('losses', cross_entropy) total_loss = tf.add_n
比较常见的是正则,和正则,在各个深度框架中都有相应的API可以使用正则化,比如在中,若搭建网络的时候已经设置了正则化参数,则调用以下代码可以直接计算出正则损失: regularization_loss = tf.add_n...tf.losses.get_regularization_losses(scope='my_resnet_50')) 如果没有设置初始化参数,也可以使用以下代码计算正则损失: l2_loss = tf.add_n
*,/) #加法 ts_add=ts1+2 #减法 ts_sub=ts1-2 #乘法 ts_mul=ts1*2 #除法 ts_div=ts1/2 二、基本数学函数 #以下x,y均代表tensor tf.add_n
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1)) cem = tf.reduce_mean(ce) loss = cem + tf.add_n
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