tf.reduce_mean

TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type Tensor which has no callable sqrt met

使用tensorflow时出现的一错误利用CNN预测时，计算均方根误差报错如下：cross_entropy=np.sqrt(tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(
Gty_gtygty·2023-12-24 10:34

终于弄懂tf.reduce_sum()函数和tf.reduce_mean()函数

参考博客：1.https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/1254266422.https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-5y4d2i2n.html3.https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826在学习搭建神经
半个女码农·2023-10-08 05:42

一个小的实例

np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线性模型b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#二次代价函数loss=tf.reduce_mean
记事本的记事本·2023-09-24 01:40

tensorflow损失函数均方误差怎么计算

损失函数的计算方式为:importtensorflowastf#定义预测值和真实值pred=tf.constant([1,2,3])true=tf.constant([0,2,4])#计算均方误差mse=tf.reduce_mean
笨爪·2023-09-19 06:18

tensorflow.keras.backend.mean() 与 tf.reduce_mean()

初学tensorflow2.0发现tf算张量的平均值竟然有两个函数，我觉得这对初学者一点都不友好，搞不清有啥区别，不知道应该用哪一个并且在tensorflow2.0中已经没有tf.math.mean()了，但是还有tf.math.reduce_mean()，当然，加不加这个.math都一样了先贴上官方的解释1.tf.reduce_meanreduce_mean(input_tensor,axis=
可豌豆·2023-09-04 04:13

【python】axis 的形象化理解

大开眼界，4D5D6D最近一次修订时间为2020-10-19文章目录np.argmax()tf.reduce_mean()np.transpose()np.argmax()np.argmax(）功能是，
bryant_meng·2023-07-28 00:48

Tensorflow笔记 3.3 反向传播

均方误差loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))反向传播的训练方法三种方式，见代码。学习率参数更新幅度。
CCWUCMCTS·2023-07-17 04:34

Tensorflow学习笔记（二）

激活函数relusigmoidtanhNN复杂度多用NN层数和NN参数的个数来表示损失函数1.均方误差（meansquareerror）loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square
繁盛天地橘·2023-04-21 06:57

02 CNN手写数字识别

ABC#A:激励函数+矩阵乘法加法#ACNN:pool（激励函数+矩阵卷积加法）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）+softmax（矩阵乘法加法）#loss：tf.reduce_mean
犬夜叉写作业·2023-03-26 23:05

用tensorflow做线性回归

简述用Tf做线性回归有点小题大做了么，其实关键点只是练习优化器的使用，loss=tf.reduce_mean((y-y_data)**2)optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer
圣_狒司机·2023-03-11 19:59

[tensorflow笔记]-tensorflow实现带mask的reduce_mean

在使用tensorflow处理一些tensor时，有时需要对一个tensor取平均，可以使用tf.reduce_mean操作，但是这个没法处理带有mask的tensor数据，本文主要就是利用tensorflow
黄然大悟·2023-02-07 13:35

SparseCategoricalCrossentropy

importtensorflowastfimportnumpyasnpy_true=tf.constant([1,2])y_pred=tf.constant([[0.05,0.95,0],[0.1,0.8,0.1]])loss=tf.reduce_mean
琥珀彩·2023-01-19 13:21

神经网络常用损失函数loss

神经网络中常用以下三种损失函数：均方误差：MSE（y_,y）=(Σn(y–y_)2)/n其中y_代表标准值，y代表预测值Tensorflow代码：Loss=tf.reduce_mean(tf.square
VictorHan01·2023-01-03 01:29

tensorflow05——关于帮助理解【损失函数】的一个实例

酸奶日销量y(预测值)x1,x2是两个影响日销量的因素【现在需要探讨y与x1和x2的关系】损失函数：使用mse-均方误差损失函数tf表达式为：lose_mse=tf.reduce_mean(tf.square
Fortunate.F·2022-12-31 07:52

第二讲-神经网络优化-损失函数

本次介绍损失函数有：均方误差（mse，MeanSquaredError）、自定义、交叉熵(ce,CrossEntropy)均方误差（y_表示标准答案，y表示预测答案计算值）tensorFlow:lose_mse=tf.reduce_mean
loveysuxin·2022-12-16 19:56

神经网络优化学习-——损失函数 学习率

损失函数（loss）：预测值y与已知答案y_的差距：NN优化目标：loss最小；1.mse(均方误差)2自定义3.ce(CrossEntropy)均方误差mse:loss_mse=tf.reduce_mean
fendon@l·2022-12-07 12:15

关于在机器学习中交叉熵和相对熵的问题

在学到神经网络时，通常的损失函数都由交叉熵来描述，如下：cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)))但通常情况下，在机器学习中相对熵是可以替换交叉熵的
wqpanic·2022-11-28 22:52

`loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabl

losspassedtoOptimizer.compute_gradientsshouldbeafunctionwheneagerexecutionisenabl1、错误原因：这是因为tensorflow版本的问题，tensorflow1和tensorflow2中的代码略有不同，更换部分代码即可2、tensorflow1出错的代码loss=tf.reduce_mean
张炳远·2022-11-28 08:24

tensorflow中shape和axis的理解

tensofrflow中有很多api都可以传入axis作为参数如tf.reduce_mean(A,axis=0)我们可能大概理解axis是索引维度的参数，但是具体对应关系并不清楚。
小菜·2022-11-23 06:59

深度学习-tensorflow1.x:平均值（reduce_mean）与求和（reduce_sum） 小白理解 代码实现 Tensorflow1.x 和 Numpy

用Tensorflow1.x和Numpy代码实现均值（reduce_mean）在Tensorflow1.x中，求均值是用下面这个方法tf.reduce_mean(input_tensor,axis,keepdims
茫茫人海一粒沙·2022-11-20 20:54

TensorFlow笔记_常见函数

转换为该数据类型tf.cast(张量名，dtype=数据类型)2.计算张量维度上元素的最小值/最大值tf.reduce_min(张量名) tf.reduce_max(张量名)3.计算张量沿着指定维度的平均值/和tf.reduce_mean
精灵耶·2022-05-13 07:10

tensorflow和pytorch的对应函数。

----torch.powtf.reduce_sum()---------torch.sumtf.boolean_mask----------torch.masked_select（必须是bool值）tf.reduce_mean
程序小K·2022-04-19 07:15

从0开始的深度学习——【tensorflow】一些常用的基本函数

，detype=数据类型):将一种类型的tensor转化为另一种类型的tensor最大值,最小值,均值：tf.reduce_min(张量名)#返回最小值tf.reduce_max(张量名)#返回最大值tf.reduce_mean
go_bananas·2022-03-23 08:09

注意力机制的两种模块SEblock 和 CBAM模块

:shape=input_xs.get_shape().as_list()se_module=tf.reduce_mean(input_xs,[1,2])#第一个Dense：shape[-1]/reduction_ratio
qxq_sunshine·2022-02-25 07:18

loss出现Nan的解决办法（梯度爆炸）

tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))的话，最后softmax层输出y_conv的取值范围在[0,1]页就是说允许取0值，有log(0)出现很有可能出现nan，cross_entropy=-tf.reduce_mean
zhenggeaza·2021-04-21 19:12

TF计算操作

2,1,8]t2=[[3,4,8],[2,9,4]]tf.argmax(t1,1)==>2tf.argmax(t2,1)==>[2,1]tf.matmul()矩阵乘法tf.reduce_sum()求和tf.reduce_mean
想飞的大兔子·2021-04-13 23:24

tensorflow学习笔记——summary

运用summary就可以实现上述目的，具体如下：1、定义summary，如mean=tf.reduce_mean(w1)stddev=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(w1
wxsy024680·2021-03-09 09:30

tf.reduce_mean 降维求平均值

Aliases:tf.math.reduce_meantf.reduce_meandefineDefinedintensorflow/python/ops/math_ops.py.Computesthemeanofelementsacrossdimensionsofatensor.(deprecatedarguments)SOMEARGUMENTSAREDEPRECATED.Theywillber
QIQI_DS·2020-09-16 03:05

BERT fine-tune，loss不下降，训不动，固定分类到一类

解决方案把bert_output=bert_model.get_pooled_output()改为bert_output=tf.reduce_mean(bert_model.get_sequence_output
guotong1988·2020-09-15 22:37

tf.reduce_mean函数

tf.reduce_mean()函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor中的某一维度）上的平均值，主要用于降维或者计算tensor（图像）的平均值。
_洋_·2020-09-14 19:33

tf.reduce_mean

tf.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)作用：沿着张量不同的数轴进行计算平均值
csdn_1HAO·2020-09-14 18:05

tf.reduce_mean()

api中是这样写的：tf.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,redu
鹏大大大·2020-09-14 17:19

【神经网络】优化器

把前面的梯度传到后面优点：自动调节学习率，速度快，梯度传导optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)#收敛速度快，可以动态调节梯度实例：loss=tf.reduce_mean
ZHANGHUIHUIA·2020-09-13 05:26

tensorflow——tf.reduce_mean()函数详解

tf.reduce_mean函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。
超屌的温jay·2020-09-12 01:47

tf.argmax、tf.equal、tf.cast、tf.reduce_mean函数的极简介绍

一、函数功能描述tf.argmax(a,1)指在张量a的第一维度找到最大值的下标，并返回ndarraytf.equal(a,b)指将a和b中对应相同的项标为True，其余的标记为False，前提是a与b得相同shapetf.cast(equal,tf.float32)是指将equal中的True标为浮点1,False标为浮点0tf.reduce_mean(test)指将test中的为1的数目除以总
612夜色·2020-09-11 05:26

tensorflow中argmax、equal、cast、reduce_sum、reduce_mean等函数的用法

tf.argmax、tf.equal、tf.cast、tf.reduce_sum、tf.reduce_mean用法a=tf.argmax([[0,1,0,0],[1,0,0,0],[0,0,0,1]],
shitoucoming·2020-09-11 03:34

tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))和tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))浅谈

在评估模型时候，我们首先预测类标，tf.argmax是一个很有用的函数，其返回值给定Tensor某一坐标轴上最高得分的索引值。例如：tf.argmax(y,1)返回的是模型，每一输入数据最大可能的预测类标。tf.argmax(y_,1)返回的是真实的类标。最后我们用tf.equal函数检查预测类标与真实类标是否相同。correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1
红鲤鱼与金鲤鱼与驴·2020-09-11 03:39

tensorflow中 tf.equal、tf.cast、tf.reduce_mean函数使用

三、tf.reduce_mean()使用方法：tf.reduce_mean(a)求a的平均值，返回是一个标量，也就是一个数字，不
乂乂乂乂·2020-09-11 03:02

tf.metrics.accuracy()与tf.reduce_mean(tf.cast(tf.argmax(z, 1), tf.argmax(y, 1)), tf.float32)

今天发现在两个计算精确率准确率的玩意儿对不上，满脑子懵了……感谢这位博主写的文章：tf.metrics.accuracy计算的是正确率吗所以说【tf.reduce_mean(tf.cast(tf.argmax
熊猫鸡腿子·2020-09-11 01:52

TensorFlow 实战（三）—— 实现常见公式

tf.reduce_mean（求向量的均值）等价于1N∑i=1Nxi1.对权值矩阵进行l2正则defvariable_with_weight_loss(shape,stddev,w1):var=tf.Variable
weixin_30878501·2020-09-10 10:29

Tensorflow损失函数简例（源码）

#coding=utf-8importtensorflowastf#通过TensorFlow实现交叉熵#cross_entropy=-tf.reduce_mean(#y_*tf.log(tf.clip_by_value
羽神之念·2020-08-26 23:30

tensorflow 多分类

3类hypothesis=tf.nn.softmax(tf.matmul(X,W)+b)cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(Y*tf.log(hypothesis),axis
Take your time_·2020-08-24 15:11

TensorFlow中张量的约减（Reduce）方向

在TensorFlow中，提供了很多关于约减的函数，如tf.reduce_sum,tf.reduce_mean,tf.reduce_max,tf.reduce_min等函数，它们的约减原理都是一样的，即从一大批数据中
星之缘·2020-08-24 02:42

不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （六）：Wasserstein GAN（WGAN） TensorFlow 代码...

先来梳理一下我们之前所写的代码，原始的生成对抗网络，所要优化的目标函数为：此目标函数可以分为两部分来看：①固定生成器G，优化判别器D，则上式可以写成如下形式：可以转化为最小化形式：我们编写的代码中，d_loss_real=tf.reduce_mean
weixin_30765505·2020-08-22 14:32

TensorFlow中的tf.reduce_xxx

笔者今天学习自定义损失函数的时候，遇到了tf.reduce_mean,然后去tensorflow的官方手册中查了一下，发现在tf.math下面，其实不止有tf.reduce_mean，还有一系列tf.reduce_xxx
努力改掉拖延症的小白·2020-08-21 18:17

Chapter4 2018-03-20

非线性ReLU，sigmoid,tanh.....损失函数分类问题-交叉熵损失：H(p,q)通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度刻画两个概率分布的距离（正比）code：cross_entropy=-tf.reduce_mean
心弦上痴情的景致·2020-08-21 14:03

利用tensorboard可视化cost

在cost后添加：cost=tf.reduce_mean(tf.pow(X-y_pred,2))#最小二乘法tf.summary.scalar('cost',cost)在sess.run(init)后添加
Summer_Anny·2020-08-20 07:52

关于np.max及tf.reduce_mean的计算轴axis的理解

np.max(axis=),tf.reduce_mean(axis=)的理解。
Jack_kun·2020-08-20 05:32

CNN实现手写数字识别

ABC#A:激励函数+矩阵乘法加法#ACNN:pool（激励函数+矩阵卷积加法）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）+softmax（矩阵乘法加法）#loss：tf.reduce_mean
dujuancao11·2020-08-19 09:35

解决 tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits() 报错 Only call `softmax_cross_entropy_with_logits`

运行程序报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"demo.py",line74,incost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
Jaichg·2020-08-18 13:31
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