tensorflow 大于某个值为1,小于为0的实例

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成交叉熵要求的概率分布得分.在TensorFlow中,Softmax回归的参数被去掉了,只是一个额外的处理层,将神经网络的输出变成一个概率分布. 代码实现: import tensorflow as tf y_ = tf.constant([[1.

1.AttributeError: 'module' object has no attribute 'rnn_cell' S:将tf.nn.rnn_cell替换为tf.contrib.rnn 2.TypeError: Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message' instead. S:由于tf.concat的问题,将tf.concat(1, [conv1, conv2]) 的格式替换为tf.concat( [con

一.环境 Ubuntu 16.04 tensorflow 1.4.0 keras 2.1.3 二.训练数据时报错: ValueError: Error when checking target: expected model_2 to have shape (None, 3) but got array with shape (4, 1 原因:数组的维度不正确. 三.解决思路 一开始的想法:tensorflow 和 keras 的版本不兼容? 经过多次安装不同版本的tensorflow 和 ke

问题 tensor详细数值 不能直接print打印: import tensorflow as tf x = tf.constant(1) print x 输出: Tensor("Const:0", shape=(), dtype=int32) 原因: print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助 tf.Session,tf.InteractiveSession. 因为我们在建立graph的时候,只建立 tensor 的 结构形状信息 ,并没有 执行

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ one = tf.ones_like(label) zero = tf.zeros_like(label) label = tf.where(label <0.5, x=zero, y=one) 补充知识:TensorFlow中获取大于零的元素集合 a为tensor idx = tf.where(a > 0) output = tf.gather_nd(a, idx) 以上这篇tensorflow 大于某个值为1,小于为0的实例就是小编分享给大家的全部

问题 查看 tensorflow api manual 时,看到关于 variable.read_value() 的注解如图: 那么在 tensorflow 中,variable的值 与 variable.read_value()的值 到底有何区别? 实验代码 # coding=utf-8 import tensorflow as tf # Create a variable. w = tf.Variable(initial_value=10., dtype=tf.float32) sess =

前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图.loss.网络参数等进行可视化.本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代码对网络权值和feature map做更灵活的处理.显示和存储.本文的相关代码主要参考了github上的一个小项目,但是对其进行了改进. 原项目地址为(https://github.com/grishasergei/conviz). 本文将从以下两个方面进行介绍: 卷积知识补充 网络权值和feature map的可

最近一直在用TF做CNN的图像分类,当softmax层得到预测结果后,我希望能够看到预测结果,以便和标签之间进行比较.特此补上,以便自己记忆. 我现在通过softmax层得到变量train_logits,如果我直接执行print(train_logits)时,得到的结果如下(因为我是134类分类,所以结果是(1,134)维): 这貌似什么都看不出来. 其实tensorflow提供输出中间值方法方便debug. 这个函数就是[tf.Print]. tf.Print( input_, data, m

一. MovingAverage权值滑动平均更新 1.1 示例代码: def create_target_q_network(self,state_dim,action_dim,net): state_input = tf.placeholder("float",[None,state_dim]) action_input = tf.placeholder("float",[None,action_dim]) ema = tf.train.ExponentialMo

对于一个Dict: test_dict = {1:5, 2:4, 3:3, 4:2, 5:1} 想要求key值大于等于3的所有项: print({k:v for k, v in test_dict.items() if k>=3}) 得到 {3: 3, 4: 2, 5: 1} 想要求value值大于等于3的所有项: print({k:v for k, v in test_dict.items() if v>=3}) {1: 5, 2: 4, 3: 3} 如果想要求k或者v某一个就取一个即可:

我有一个2D(二维) NumPy数组,并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值.据我所知,最基础的方法是: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in range(0, shape[0]): for y in range(0, shape[1]): if arr[x, y] >= T: result[x, y] = 255 有更简洁和pythonic的方式来做到这一点吗? 有没有更快(可能不那么简洁和/或不那么pythonic)的

实验发现,tensorflow的tensor张量的shape不支持直接作为tf.max_pool的参数,比如下面这种情况(一个错误的示范): self.max_pooling1 = tf.nn.max_pool(self.l_6, ksize = [1, tf.shape(self.F1)[0], 1, 1], strides = [1, 1, 1, 1], padding = 'VALID', name = 'maxpool1') 我在max_pool的过程中想对特征每一列进行max_pool

一.保存: graph_util.convert_variables_to_constants 可以把当前session的计算图串行化成一个字节流(二进制),这个函数包含三个参数:参数1:当前活动的session,它含有各变量 参数2:GraphDef 对象,它描述了计算网络 参数3:Graph图中需要输出的节点的名称的列表 返回值:精简版的GraphDef 对象,包含了原始输入GraphDef和session的网络和变量信息,它的成员函数SerializeToString()可以把这些信息串行

直接上代码: fig_loss = np.zeros([n_epoch]) fig_acc1 = np.zeros([n_epoch]) fig_acc2= np.zeros([n_epoch]) for epoch in range(n_epoch): start_time = time.time() #training train_loss, train_acc, n_batch = 0, 0, 0 for x_train_a, y_train_a in minibatches(x_trai