TensorFlow 1.12函数和注释

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作者
猴君
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TensorFlow 1.12 包含大量的函数和类,覆盖了从基础数学操作到复杂的神经网络层构建的各种功能。列举出部分函数并进行注释。

基础张量操作

  • tf.add: 张量加法。
  • tf.subtract: 张量减法。
  • tf.multiply: 张量乘法。
  • tf.div: 张量除法。
  • tf.mod: 张量取模。
  • tf.pow: 张量幂运算。

张量变换

  • tf.concat: 沿指定轴合并张量。
  • tf.expand_dims: 增加维度。
  • tf.squeeze: 删除单维度。
  • tf.reshape: 改变张量形状。

基础数学函数

  • tf.abs: 绝对值。
  • tf.negative: 取负。
  • tf.sign: 符号函数。
  • tf.round: 四舍五入。

指数和对数函数

  • tf.exp: 指数函数。
  • tf.log: 自然对数。
  • tf.sqrt: 平方根。

三角函数

  • tf.sin: 正弦函数。
  • tf.cos: 余弦函数。
  • tf.tan: 正切函数。

激活函数

  • tf.nn.relu: 线性整流激活函数。
  • tf.nn.sigmoid: Sigmoid激活函数。
  • tf.nn.softmax: Softmax激活函数。

损失函数

  • tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits: 带 logits 的 softmax 交叉熵损失。
  • tf.nn.l2_loss: L2损失,用于正则化。

优化器

  • tf.train.GradientDescentOptimizer: 梯度下降优化器。
  • tf.train.AdamOptimizer: Adam优化器。

梯度计算

  • tf.gradients: 计算给定张量相对于其他张量的梯度。

卷积层

  • tf.nn.conv2d: 二维卷积操作。

池化层

  • tf.nn.max_pool: 最大池化操作。

归一化

  • tf.nn.local_response_normalization: 局部响应归一化。

嵌入层

  • tf.nn.embedding_lookup: 查找嵌入。

正则化

  • tf.contrib.layers.l2_regularizer: L2正则化。

模型保存和恢复

  • tf.train.Saver: 保存和恢复模型。

数据输入

  • tf.placeholder: 创建数据占位符。
  • tf.data.Dataset: 用于构建复杂的输入管道。

会话和执行

  • tf.Session: 执行图的会话。
  • tf.global_variables_initializer: 初始化所有全局变量。

监控和摘要

  • tf.summary: 记录训练过程中的监控信息。

分布式训练

  • tf.train.ClusterSpec: 定义训练集群的规格。
  • tf.train.Server: 用于分布式训练的服务器。

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