tensorflow shape,reshape

2024-09-06 05:48

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图解TensorFlow中Tensor的shape概念与tf op: tf.reshape_田海立@CSDN-CSDN博客《图解NCHW与NHWC数据格式》中从逻辑表达和物理存储角度用图的方式讲述了NHWC与NCHW两种数据格式，数据shape是可以改变的，本文介绍TensorFlow里Tensor的Shape概念，并用图示和程序阐述了reshape运算。https://blog.csdn.net/thl789/article/details/109139190

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http://www.chinasem.cn/article/1141172。 23002807@qq.com

win10不用anaconda安装tensorflow-cpu并导入pycharm

记录一下防止忘了一、前提：已经安装了python3.6.4,想用tensorflow的包二、在pycharm中File-Settings-Project Interpreter点“+”号导入很慢，所以直接在cmd中使用 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-cpu下载好，默认下载的tensorflow

稀疏自编码器tensorflow

自编码器是一种无监督机器学习算法，通过计算自编码的输出与原输入的误差，不断调节自编码器的参数，最终训练出模型。自编码器可以用于压缩输入信息，提取有用的输入特征。如,[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]四比特信息可以压缩成两位,[0,0],[1,0],[1,1],[0,1]。此时，自编码器的中间层的神经元个数为2。但是，有时中间隐藏层的神经元

Tensorflow实现与门感知机

感知机是最简单的神经网络，通过输入，进行加权处理，经过刺激函数，得到输出。通过输出计算误差，调整权重，最终，得到合适的加权函数。今天，我通过tensorflow实现简单的感知机。首先，初始化变量： num_nodes = 2 output_units = 1 w = tf.Variable(tf.truncated_normal([num_nodes,output

Tensorflow lstm实现的小说撰写预测

最近，在研究深度学习方面的知识，结合Tensorflow，完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN，具有长期记忆功能，相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。原理方面的知识网上很多，在此，我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误，还望大家指出。 1、将小说进行分词，去除空格，建立词汇表与id的字典，生成初始输入模型的x与y d

Deepin Linux安装TensorFlow

Deepin Linux安装TensorFlow 1.首先检查是否有Python，一般deepin系统都自带python的。 2.安装pip Sudo appt-get install pip来安装pip，如果失败就先更新一下sudo apt-get updata，然后再sudo apt-get install pip，如果定位失败，就sudo apt-get install pyth

终止distributed tensorflow的ps进程

1.直接终止： $ ps -ef | grep python | grep 文件名 | awk {'print $2'} | xargs kill文件名为当前运行的程序，名称如：distribute.py 2.查找pid，后kill： $ ps -ef | grep python | grep 文件名 | awk {'print $2'}$ kill -9 <pid>

Python(TensorFlow和PyTorch)两种显微镜成像重建算法模型(显微镜学)

android xml之Drawable 篇 --------shape和selector和layer-list的

转自： http://blog.csdn.net/brokge/article/details/9713041 <shape>和<selector>在Android UI设计中经常用到。比如我们要自定义一个圆角Button，点击Button有些效果的变化，就要用到<shape>和<selector>。可以这样说，<shape>和<selector>在美化控件中的作用是至关重要。在

【tensorflow CNN】构建cnn网络，识别mnist手写数字识别

#coding:utf8"""构建cnn网络，识别mnistinput conv1 padding max_pool([2,2],strides=[2,2]) conv2 x[-1,28,28,1] 卷积 [5,5,1,32] -> [-1,24,24,32]->[-1,28,

【tensorflow 全连接神经网络】 minist 手写数字识别

主要内容：使用tensorflow构建一个三层全连接传统神经网络,作为字符识别的多分类器。通过字符图片预测对应的数字，对mnist数据集进行预测。 # coding: utf-8from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot

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