Tensorflow快餐教程(4) - 矩阵
矩阵
矩阵的初始化
矩阵因为元素更多，所以初始化函数更多了。光靠tf.linspace，tf.range之类的线性生成函数已经不够用了。
可以通过先生成一个线性序列，然后再reshape成一个矩阵的方式来初始化。
例：
>>> g1 = tf.linspace(1.0,10.0,16) >>> g1 <tf.Tensor 'LinSpace_6:0' shape=(16,) dtype=float32> >>> g2 = tf.constant(sess.run(tf.reshape(g1,[4,4]))) >>> sess.run(g2) array([[ 1. , 1.6 , 2.2 , 2.8000002], 
关注公众号 低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有，本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
SpringBoot 整合 Dubbo&Zookeeper 实现分布式
1. 安装 Zookeeper 环境 Zookeeper 环境搭建&zk命令详解 2. 服务提供者 因为用了父工程的版本管理，所以这里没有显示版本，我把用到的版本给大家分享下。 jdk 1.8 springboot 1.5.8 spring-boot-starter-dubbo 1.0.0 闲余之际我会把demo源码分享。 2.1 pom依赖 <dependencies> <!-- Spring Boot Web 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- Spring Boot Test 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> &l...
- 下一篇
YJango：TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示
目录 前言 机器学习 两大模块：数据、模型 三个阶段：训练、评估、预测 优势 实现 数据集：TFRecord+Dataset 定义input_fn 定义model_fn 正向传播 CNN：二维卷积层 RNN：循环层（双向循环层） CNN+RNN：一维卷积层+循环层 预测分支 训练分支 评估分支 创建estimator 训练 评估 预测 可视化 前言 该文是YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。 知道了如何用中层API：Dataset来导入数据后，下面介绍如何接着用高层API：Estimator来用下面四个网络结构来完成mnist手写数字识别。 二维卷积神经网络 循环神经网络 双向循环神经网络 一维卷积+循环网络 机器学习 人们常说深度学习是黑箱，我们同样也希望使用深度学习可以像使用黑箱工具那样简单。可事实却并非如此。以监督学习为例： 我们的最终目标是：希望获得一个可以输入问题就能获得答案的算法。 可为了获得该算法，要先搜集数据，然后将数据处理成适应计算机或模型的形式。根据目的分成训练集、验证集、测试集。经过反复的选择、训练、调...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- CentOS6,7,8上安装Nginx，支持https2.0的开启
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16
- 设置Eclipse缩进为4个空格，增强代码规范
- CentOS8安装MyCat，轻松搞定数据库的读写分离、垂直分库、水平分库
- Docker快速安装Oracle11G，搭建oracle11g学习环境
- SpringBoot2全家桶，快速入门学习开发网站教程
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
微信收款码
支付宝收款码