(弃用)tf.div( x, y, name=None)警告:不推荐使用此函数。它将在未来的版本中被删除。更新说明:不支持操作符或tf.math.divide。
tf.train.SummaryWriter ——> tf.summary.FileWriter 数值计算函数的更新 tf.sub ——> tf.subtract tf.mul ——> tf.multiply tf.div
数学运算 division相关操作 TensorFlow 运算相当完美与标准,全部内容在这 tf.div(a/b)是TensorFlow的风格,返回a除以b的商数,比如8/3,返回2;...name='a') b = tf.constant([[0, 1], [2, 3]], name='b') with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.div
这也适用于 tf.div 和 tf.mod。为了获取强制的基于整数截断的行为,你可以使用 tf.truncatediv 和 tf.truncatemod....tf.div 还将保留,但其语义将不会响应 Python 3 或 from future 机制. tf.reverse 现在是将轴的索引反转。
Annotation tf.add (x, y, name=None) 求和 tf.subtract (x, y, name=None) 减法 tf.multiply (x, y, name=None) 乘法 tf.div
这也适用于tf.div和tf.mod。为了获取强制的基于整数截断的行为,你可以使用tf.truncatediv 和tf.truncatemod. --tf.divide 现在是推荐的除法函数。...tf.div还将保留,但其语义将不会响应Python 3 或from future 机制. --tf.reverse 现在是将轴的索引反转。
([2, 1]), name="weight") b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="bias") # sigmoid hypothesis: tf.div
vol_anchors - inter_vol \ + (bbox[2] - bbox[0]) * (bbox[3] - bbox[1]) jaccard = tf.div...inter_vol = h * w scores = tf.div(inter_vol, vol_anchors) return scores #tf.while_loop...logits, labels=gclasses) loss = tf.div...logits, labels=no_classes) loss = tf.div...=-1) loss = custom_layers.abs_smooth(localisations - glocalisations) loss = tf.div
labels=gclasses) loss = tf.div...labels=no_classes) loss = tf.div...=-1) loss = custom_layers.abs_smooth(localisations - glocalisations) loss = tf.div
:[1] tf.add(x,y,name=None) #求和运算 tf.subtract(x,y,name=None) #减法运算 tf.multiply(x,y,name=None) #乘法运算 tf.div
a/b = 1.0 import tensorflow as tf a = tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.div
这也适用于 [tf.div] 和 [tf.mod]。要获取基于强制整数截断的行为,可以使用 [tf.truncatediv] 和 [tf.truncatemod]。...[tf.div()] 将保留,但它的语义不会回应 Python 3 或 [from future] 机制。 tf.reverse() 现在取轴的索引要反转。
在训练过程中,损失函数我尝试了: xent =tf.reduce_mean(tf.pow([y_true, y_pred],2), name="xent") 以及 consine = tf.div(tf.reduce_sum
tf.stack([im_dims[:,1],im_dims[:,0],im_dims[:,1],im_dims[:,0]],axis=1),dtype=tf.float32) boxes = tf.div
name='a') b = tf.constant([[0, 1], [2, 3]], name='b') with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.div
Defined in tensorflow/python/ops/math_ops.py 算数op tf.add tf.subtract tf.multiply tf.scalar_mul tf.div
tf.expandDims(tf.browser.fromPixels(document.querySelector('video')), 0), [height, width]) return tf.div
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云