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  • tensorflow基础知识

    tensorflow连载片 - day two

    参考:http://c.biancheng.net/view/1885.html

    在tensorflow中所有的数据类型都属于张量。张量简单来说就是矩阵。

    目前支持三种张量:

    1. 常量

    2. 变量。变量需要显式初始化,会占用内存,可以分开存储在参数服务器上。每次加载图的时候需要加载相关的变量。

    3. 占位符。占位符不包含任何数据,因此不需要初始化。在训练神经网络时,它们通常用于提供新的训练样本。在会话中运行计算图时,可以伟占位符赋值。

    常量:

    tf.ones([m, n], dtype) 创建全1的tensor

    tf.zeros([m,n], dtype)创建全0的tensor

    tf.linspace(start, stop, num) 将从start到stop划均等分成num个数

    tf.range(start, limit, delta) 从开始(默认值=0)生成一个数字序列,增量为 delta(默认值=1),直到终值(但不包括终值)

    创建正态分布: tf.random_normal([m,n], mean, stddev, seed)

    创建截尾正态分布: tf.truncated_normal([m,n], stddev, seed)

    创建伽马分布:tf.random_uniform([m,n], maxval, seed)

    随机裁剪指定大小的张量: tf.random_crop(t_ranom, [m,n], seed)

    沿着第一维随机排列张量

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/whatyouknow123/p/11102100.html
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