(1)tf.layers.dense(…)全连接层
(2)tf.layers.cinv2d(…):二维卷积层
(3)tr.layers.conv2d_transpose(…):二维反卷机层
(4)tf.layers.dropout(…):Dropout层
(5)tf.layers.flatten(…):Flatten层,即把Tensor展平
(6)tf.layers.max_pooling2d(…):二维最大池化层
(7)tf.layers.batch_normalization(…):批量标准化
tf.layers.dense用法:
def dense(
inputs, units,
activation=None,
use_bias=True,
kernel_initializer=None,
bias_initializer=init_ops.zeros_initializer(),
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
trainable=True,
name=None,
reuse=None):
参数解释:
(1)inputs:输入该网络层的数据
(2)units:输出的维度大小,改变inputs的最后一维
(3)activation:激活函数,即神经网络的非线性变化 如:activation=tf.nn.relu
(4)use_bias:使用bias为True(默认使用),不用bias改成False即可,是否使用偏置项
(5)kernel_initializer:权重矩阵的初始化函数;如果为None(默认),则使用tf.get_variable使用的默 认初始化程序初始化权重.
(6)bias_initializer:偏置的初始化函数.
(7)kernel_regularizer:权重矩阵的正则化函数.
(8)bias_regularizer:正规函数的偏差.
(9)activity_regularizer:输出的正则化函数.
(10)trainable=True:表明该层的参数是否参与训练。如果为真则变量加入到图集合中
GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (see tf.Variable)
(11)name:String,图层的名称;具有相同名称的图层将共享权重,但为了避免错误,在这种情况下,我们需要reuse=True.
(12)reuse:Boolean,是否以同一名称重用前一层的权重.
import tensorflow as tf
'''tf.layers.dense'''
inputs = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])#batch第一维任意 第二维长度10
output = tf.layers.dense(inputs,1)#输出为1维的 默认省略batch层
print(output.get_shape())
输出:(?, 1)
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H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
链接: link.
图片:
带尺寸的图片:
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居中并且带尺寸的图片:
当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。
去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片
.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
一个简单的表格是这么创建的:
项目 | Value |
---|---|
电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
使用:---------:
居中
使用:----------
居左
使用----------:
居右
第一列 | 第二列 | 第三列 |
---|---|---|
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:
TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
一个具有注脚的文本。2
Markdown将文本转换为 HTML。
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
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这将产生一个流程图。:
我们依旧会支持flowchart的流程图:
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