tf.placeholder

Tensorflow: Math基础

中能实现的对两种不同变量的加法这里基本都能实现参数:x:Tensory:Tensorname:op名称输出:Tensor,结果Tensor''' a=tf.get_variable("a",shape=[5]) b=tf.placeholder
qq_39037910·2017-06-05 11:00

Tensorflow一些常用基本概念与函数（1）

1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：importtensorflowastf #定义‘符号’变量，也称为占位符 a=tf.placeholder
UESTC_C2_403·2017-06-03 08:00

tensorflow学习(3)tensorflow运行工作方式，以卷积神经网络分类为例

几乎所有的tensorflow机器学习代码都有一些共同的特点，以下就其工作方式，进行讲解：1）输入与占位符（InputsandPlaceholders）tf.placeholder操作，定义传入图表中的
a18852867035·2017-05-30 15:00

tf.placeholder()使用中的一些问题

问题操作系统：Windows1064位问题描述：使用tf.placeholder()读入数据时，与原始数据不一致。实验代码：importtensorflowast
左脚能拉小提琴·2017-05-24 14:25

【深度学习】VGGNet的tensorflow实现code

输入数据集定义（因为使用随机梯度下降，所以使用placeholder定义训练数据）：tf_train_data=tf.placeholder(tf.f
原来zz·2017-05-17 13:37

Tensorflow一些常用基本概念与函数（2）

1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：importtensorflowastf#定义‘符号’变量，也称为占位符a=tf.placeholder
飞翔的大马哈鱼·2017-05-13 16:59

Tensorflow lesson 4---输入参数placeholder

placeholder，当然placeholder也是一个tensor，可以接受任何维度的tensor数据，比如向量，矩阵，图像等importtensorflowastfimportnumpyasnpa=tf.placeholder
DiegoRobot·2017-05-10 15:11

tensorflow下对MNIST数据集进行识别的程序代码

mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #引入tensorflow： importtensorflowastf x=tf.placeholder
youyuyixiu·2017-05-06 14:00

【Tensorflow】tf.placeholder函数

tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值参数：dtype：数据类型。
zj360202·2017-04-19 17:39

TensorFlow神经网络的训练过程

x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(batch_size,2),name='x-input')y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=(batch_size
谁主沉浮---data·2017-03-14 10:09

AI学习之路（20）占位符（placeholder）的使用

下面就是一个使用占位符的例子：#python3.5.3#2017-03-13蔡军生http://blog.csdn.net/caimouse#importtensorflowastfimportnumpyasnpx=tf.placeholder
caimouse·2017-03-13 11:28

TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable

二者的主要区别在于：tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainablevariables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）；声明时，必须提供初始值；名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值；weights=tf.Variable(tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS,hidden1_
Inside_Zhang·2017-03-12 23:47

TensorFlow实现简单的手写字体识别

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)#设置参数的大小sess=tf.InteractiveSession()x=tf.placeholder
IT-行者·2017-03-03 14:28

TensorFlow的权值更新

.MovingAverage权值滑动平均更新1.1示例代码：defcreate_target_q_network(self,state_dim,action_dim,net):state_input=tf.placeholder
朂嘼·2017-02-11 00:35

03 使用Tensorflow做计算题

看代码：1importtensorflowastf23#输入储存容器4a=tf.placeholder(tf.float16)5b=tf.placeholder(tf.float16)6c=tf.placeholder
tengge·2017-02-01 10:00

tensorflow API翻译

英文API看了真是不爽，翻译几个常用的API，不一定准确ShapeShape可以说是张量、或者说是向量可以以下图来表示的更加直观一点placeholder占位符，用来定义变量tf.placeholder
方老司·2017-01-19 00:00

TENSORFLOW官方文档-MNIST小结

1.占位符的两种表示方式x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])y_=tf.placeholder(“float”,shape=[None,10])2.feed_dict
Camelia118·2017-01-10 14:34

TENSORFLOW官方文档-MNIST机器学习入门-训练模型

设置模型1.为了计算交叉熵，需要添加一个新的占位符y_用于输入正确值：y_=tf.placeholder(“float”,[None,10])2.交叉熵计算代码：cross_entropy=-tf.reduce_sum
Camelia118·2017-01-09 19:54

TENSORFLOW官方文档-MNIST机器学习入门-建立模型

1.导入tensorflowimporttensorflowastf2.创建可交互的操作单元x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])3.
Camelia118·2017-01-09 17:19

tensorflow MNIST数据集上简单的MLP网络

codeimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()x=tf.placeholder
BYR_jiandong·2016-12-17 21:12

Tensorflow踩坑记

这里是踩坑纪录，大家如果想看教程的话请出门右转~从前有个小孩，正在学习TF，一开始，写了个逻辑回归的优化程序：importtensorflowastfimportnumpyasnpx=tf.placeholder
Nicoder·2016-09-28 15:27

tensorflow学习笔记四——实现一个CNN网络

input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)然后开始定义输入数据，利用占位符#defineplaceholderforinputstonetworkxs=tf.placeholder
Mr丶Caleb·2016-09-23 19:58

Tensorflow一些常用基本概念与函数（2）

1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：importtensorflowastf#定义‘符号’变量，也称为占位符a=tf.placeholder
林海山波·2016-08-11 11:08

Tensorflow一些常用基本概念与函数（1）

1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：importtensorflowastf#定义‘符号’变量，也称为占位符a=tf.placeholder
林海山波·2016-08-08 16:56

如何在 MNIST 实现 CNN （tensorlayer, TuneLayer 实现）

x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,28,28,1])y_=tf.placeholder(tf.int64,shape=[None,])https://github.com
WangBocz·2016-07-28 05:06

tensorflow入门简单卷积神经网络

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastf#定义InteractiveSessionsess=tf.InteractiveSession()#定义占位符x=tf.placeholder
刀刀_高扬·2016-07-06 20:33

tensorflow入门MNIST回归模型

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST/",one_hot=True)#定义占位符，一个784维向量x=tf.placeholder
刀刀_高扬·2016-07-06 19:51

tf.nn.max_pool 实例

importnumpyasnpimporttensorflowastf#input:xx_image=tf.placeholder(tf.float32,shape=[4,4])x=tf.reshape
guotong1988·2016-07-04 14:29

Tensorflow的MNIST进阶教程CNN网络参数理解

问题说明#InputLayerx=tf.placeholder('float',[None,7
妙木山大汉·2016-05-29 19:32

Tensorflow的MNIST进阶教程CNN网络参数理解

问题说明#InputLayer x=tf.placeholder('float',[None,
feifei884431·2016-05-29 19:00

tensorflow浅谈

其次，在官方文档看了一部分之后，此处对几个常出现的语句进行解析softmax回归：实现部分：x=tf.placeholder("float",[None.784])#此处的x只是一个占位符，代表把输入的图像转称
固执的鱼·2016-05-13 11:59

TensorFlow 简明教程（python版）

*PostedonApril2nd,2016,byRENChuangjie定义变量为了使用tensorflow，首先我们需要导入它importtensorflowastf对于符号变量，我们新建一个x=tf.placeholder
whoami_Ryan·2016-04-02 23:18

机器学习基础（六）—— 交叉熵代价函数（cross-entropy error）

熵考察的是单个的信息（分布）的期望：H(p)=−∑i=1np(xi)logp(xi)交叉熵考察的是两个的信息（分布）的期望：H(p,q)=−∑i=1np(xi)logq(xi)详见wikiCrossentropyy=tf.placeholder
Inside_Zhang·2016-03-24 12:59

【机器学习】Tensorflow基本使用

下面介绍Tensorflow的基本使用：1,tensorflow基本操作：importtensorflowastfimportnumpyasnp乘法：a=tf.placeholder("float")#
RiweiChen·2016-01-31 20:53

【机器学习】Tensorflow基本使用

下面介绍Tensorflow的基本使用：1,tensorflow基本操作：importtensorflowastf importnumpyasnp乘法：a=tf.placeholder("float")
chenriwei2·2016-01-31 20:00

UITextField用法

60,180,200,35)];  tf.tag=101;  tf.delegate=self;//设置代理  tf.textColor=[UIColorredColor];  //提示用户输入的内容文本  tf.placeholder
安身开源国·2013-05-02 20:00

ios UI 小属性点

CGRectMake(0,0,30,30)]autorelease];//键盘选择数字和标点符号键盘tf.keyboardType=UIKeyboardTypeNumberAndPunctuation;//添加提示文字tf.placeholder
xiaoxiangzhu660810·2012-11-05 09:00
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