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Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算

预备名词

  1. 损失函数：预测值 y y y和标准答案 y ^ \hat y y^​的差距
  2. 张量 （ T e n s o r ） （Tensor） （Tensor）: 多维数组列表
  3. 阶： 张量的维数

张量生成

Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第1张图片

  1. 创建张量
    Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第2张图片→输出
    Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第3张图片

  2. n u m p y numpy numpy输出转 T e n s o r Tensor Tensor输出
    Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第4张图片→输出
    Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第5张图片3.生成随机数
    Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第6张图片

    →输出
    Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第7张图片

TF2常用函数

首先 附上大佬的带目录字典版常用函数.
强转 最值 平均值 和
加 减 乘 除 平方 次方 开方 矩阵相乘
求导

↓ 控制执行维度
Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第8张图片↓ 是否反向传播
Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第9张图片↓ 将特征与标签配对

Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第10张图片 ↓将索引与元素配对
Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第11张图片↓ 使输出符合概率分布（和为1）

Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第12张图片↓ 自更新
Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第13张图片↓ 返回最大值索引号
Tensorflow学习笔记（一） 神经网络计算_第14张图片

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