tensorflow2.0——LSTM,GRU(Sequential层版)
前面都是写的cell版本的GRU和LSTM,比较底层,便于理解原理。下面的Sequential版不用自定义state参数的形状,使用更简便: import tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'assert tf.__version__.startswith('2.')# 设置相关底层
0评论2023-02-10907
TensorFlow基础笔记(7) 图像风格化效果与性能优化进展
参考 http://hacker.duanshishi.com/?p=1693http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/53981959http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/61195783http://blog.csdn.net/wyl1987527/article/details/70245214https://www.ctolib.com/AdaIN-style.
0评论2023-02-09559
Tensorflow报错总结 TensorFlow文档
输入不对应报错内容:WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 79) for input Tensor("genres:0", shape=(None, 79), dtype=float32), but it was called on an input with incompatible shape (128, 5).定义模型的输入和训练时候传入的in
0评论2023-02-09636
TensorFlow源码分析——Tensor与Eigen tensorflow 开源
TensorFlow底层操作的数据结构是Tensor(张量),可以表示多维的数据,其实现在core/framework/tensor.h中,对于tensor的理解主要分两大块:1.Tensor的组成成分2.Tensor是如何进行数学运算的(TensorFlow本质就是处理大量训练数据集,在底层要实现深度学习常
0评论2023-02-09693
tensorflow scope的作用
我们在使用tensorflow的时候,当你想复用一个函数的模块,调试时候回提示你变量已经出现,提示你是否重用。那我们当然是不重用的,因为每一个变量都是我们需要的。 要体现不同,就在不同的变量中使用name scope限定,那么其中的重复名字就不会出现问题
0评论2023-02-09697
TensorFlow——LinearRegression简单模型代码
代码函数详解tf.random.truncated_normal()函数tf.truncated_normal函数随机生成正态分布的数据,生成的数据是截断的正态分布,截断的标准是2倍的stddev。zip()函数zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些
0评论2023-02-09381
TensorFlow基础笔记(14) 网络模型的保存与恢复_mnist数据实例
http://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78502910http://blog.csdn.net/u014432647/article/details/75276718https://zhuanlan.zhihu.com/p/32887066#coding:utf-8#http://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283#http://blog.csdn.net/
0评论2023-02-091030