tf.Graph().get_tensor_by_name
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更好的编写Python代码的方式
检查Tuple里的每个元素 假设有一个Tuple，里面包含了几个元素： p = (170, 0.1, 0.6) if p[1] >= 0.5: print u'好深的' if p[2] >= 0.5: print u'好亮啊' 这段代码本身没有任何问题，但是写的时候需要记住Tuple里每个元素都是什么，才能打印出对的描述。为了让代码更容易看懂: from collections import namedtuple Color = namedtuple('Color', ['hue', 'saturation', 'luminosity']) p = Color(170, 0.1, 0.6) if p['saturation'] >= 0.5: print u'好深的' if p['luminosity'] >= 0.5: print u'好亮啊' 计算列表里的重复元素 假设有一个叫做颜色的列表， 需要计算出这个列表里每个颜色的名字被重复了几次 colors = ['red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'red'] d =...
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tf.matmul
matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) Multiplies matrix `a` by matrix `b`, producing `a` * `b`. The inputs must, following any transpositions, be tensors of rank >= 2 where the inner 2 dimensions specify valid matrix multiplication arguments, and any further outer dimensions match. Both matrices must be of the same type. The supported types are: `float16`, `float32`, `float64`, `int...
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