tf.reduce_mean 第2页

求分类问题的精确率accuracy 采用 tf.reduce_mean tf.cast tf.equal

importtensorflowastfA=[1,3,4,5,6]B=[1,3,4,3,2]correct_prediction=tf.equal(A,B)withtf.Session()assess:#print(sess.run(tf.equal(A,B)))print(sess.run(tf.equal(A,B)))print(sess.run(tf.cast(correct_predict

Xurui_Luo·2020-08-17 20:13

tensorflow之实现一个线性回归

知识储备矩阵运算APItf.matmul(x,w)相乘tf.square(error)平方tf.reduce_mean(error)平均值梯度下降API梯度下降优化tf.train.GradientDescentOptimi

qq_39682037·2020-08-17 02:31

Sess.run()解释下

例如：cost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred,labels=labels_placeholder)

BobKings·2020-08-16 23:19

TensorFlow学习笔记（二）

.tf.reduce_mean()TensorFlow提供了大量的规约计算函数，比如tf.reduce_max()，tf.reduce_min()，tf.reduce_sum()等，这里我们仔细看一下tf.reduce_mean

微丶念（小矿工）·2020-08-16 15:14

TensorFlow常用函数

如：求最大值tf.reduce_max(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)求平均值tf.reduce_mean(

weixin_30641999·2020-08-15 16:01

tensorflow中 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。

LuLuZhang15·2020-08-05 02:01

执行 convolutional_network 时报No gradients provided for any variable

的脚本时报，其他几个也一样ValueError:Nogradientsprovidedforanyvariable,checkyourgraphforopsthatdonotsupportgradients将tf.reduce_mean

roxxo·2020-08-05 02:38

如何理解np.sum tf.reduce_sum( tf.reduce_max tf.reduce_mean)等对tensor和高维矩阵的axis选择的操作

一个不是很简单，但是很好理解的方法是：你的输入矩阵的shape是(2,2,4)，那么当axis=0时，就是在第一个dimension上进行求和，最后得到的结果的shape就是去掉第一个dimension后的shape，也就是(2,4)。具体的计算方法则是，对于c[i,j,k]，假设输出矩阵为s[j,k]，第一个dimension求和那么就是s[j,k]=∑i(c[i,j,k])如果axis=1，那

GoodShot·2020-08-02 15:38

tf.reduce_sum函数中reduction_indices详解

TensorFlow的python使用方式：在tensorflow的使用中，经常会使用tf.reduce_mean,tf.reduce_sum等函数，函数中reduction_indices参数表示函数的处理维度

幸运六叶草·2020-08-01 10:11

损失函数(MSE和交叉熵）

prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)loss=tf.reduce_mean(tf.sq

Aliz_·2020-08-01 05:49

cnn实现手写数字识别 mnist

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

zehuawong·2020-07-31 15:32

损失函数

损失函数（loss）：预测值（y）与已知答案（y_）的差距均方误差NN优化目标：loss最小=》自定义交叉熵均方误差(y-y_)的平方求平均数loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square

zwhfyy·2020-07-29 03:20

tensorflow的loss，dropout，AdamOptimizer

二次代价函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

yanghedada·2020-07-29 01:00

单层NN中使用adam算法

b=tf.Variable(tf.zeros([10]))y=tf.matmul(x,W)+by_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])cross_entropy=tf.reduce_mean

律动的时间线·2020-07-14 04:49

Tensorflow——tf.cast()、tf.reduce_mean()

强制类型转换#将data_1(可以为int，bool，float,python列表，python元组#【输出转换后的数据,原数据不变】）转换成指定dtype类型tf.cast(data_1,dtype)tf.reduce_mean

SpareNoEfforts·2020-07-13 21:08

生成对抗网络GAN损失函数Loss的计算

生成器的目标是愚弄辨别器蒙混过关，需要达到的目标是对于生成的图片，输出为1(正好和鉴别器相反).d_loss_real=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

wang2008start·2020-07-13 16:22

tensorflow4 代价函数、dropout、优化器

这次扔使用上次的mnist数据集分类的简单版本程序，使用不同的代价函数做计算二次代价函数激活函数使用二次代价函数的运行结果#使用二次代价函数的结果-精度#loss=tf.reduce_mean(tf.square

叶落叶子·2020-07-12 11:15

tensorflow学习笔记——常用的代价函数

#二次代价函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_data

红鱼鱼·2020-07-11 19:21

TensorFlow神经网络（二）反向传播

###############均方误差MSE的计算函数:loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))#反向传播的训练方法/优化器：##梯度下降train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer

petSym·2020-07-11 14:41

关于交叉熵损失函数的产生NaN的问题

常用交叉熵损失函数，常代替均方差损失函数用于分类loss_function=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred),reduction_indices=

AI使人轻松·2020-07-05 09:39

CNN基础知识 || 均方差损失函数

为样本数量，M为网络输出层的元素的个数实现loss=tf.nn.l2_loss(x,x')*2.0/(Batch*M)loss=tf.losses.mean_squared_error(x,x')loss=tf.reduce_mean

magic_ll·2020-07-05 00:54

C3D实现ucf101人体行为识别代码知识总结

C3D实现ucf101人体行为识别代码知识总结withtf.name_scope('accuracy'):accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax

jer8888·2020-07-04 19:42

TensorFlow教程(2)-基本函数使用

本文主要介绍tf.argmax，tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用1tf.argmax()简介tf.argmax(vector,1)：返回的是vector

致Great·2020-07-02 04:46

TensorFlow 深度学习损失函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

在学习深度学习时，遇到一个疑惑，不同的训练场景使用的损失函数有所不同：有的训练场景A使用先softmax再交叉熵：#y为预测值；y_为标签值y=tf.nn.softmax(logits)cross_entropy=tf.reduce_mean

duanlianvip·2020-07-01 23:50

Tensorflow（二）单机多卡分布式训练

建立分布式训练：#计算losses:withtf.device('/gpu:0'):D_real_loss=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

Sesen_s·2020-06-28 23:54

62. cnn实现手写数字识别

对比简单神经网络拟合股价#A激励函数+矩阵乘加#ACNN:pool(激励函数+矩阵卷积加法)#C激励函数+矩阵乘加(A->B)#CCNN：激励函数+矩阵乘加(A->B)+softmax(+矩阵乘加)#loss:tf.reduce_mean

十里江城·2020-06-27 12:01

Tensorflow 学习笔记

tf.clip_by_value()cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e

winddy_akoky·2020-06-26 12:21

tensorflow中求交叉熵的一些理解

tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=y_,labels=y))其实这句代码应该是拆分成几个部分的：对y_求softmax

minopus·2020-06-26 12:04

机器学习之损失函数

神经网络常用损失函数MeanSquareLoss均方误差公式为y代表真实标签值，t表示预测值，在线性回归问题中用的较多，神经网络中用的较少tensorflow中接口为mse=tf.reduce_mean

IQ等于猪·2020-06-26 12:28

tensorflow中常见的loss函数

https://blog.csdn.net/qq_42413820/article/details/809360921）均值平方差在tensorflow中没有独立的MSE函数，不过可以自己组合：MSE=tf.reduce_mean

快乐小白鼠·2020-06-25 23:38

tensorboard同时记录训练集和测试集的loss

1为train和test分别写好losscost=tf.losses.mean_squared_error(y,predict)loss=tf.sqrt(tf.reduce_mean(cost))#rmsetf.summary.scalar

Dive_·2020-06-25 13:26

tf.reduce_mean

dtype=np.float32).reshape([5,2])arrarray([[0.,1.],[2.,3.],[4.,5.],[6.,7.],[8.,9.]],dtype=float32)avg1=tf.reduce_mean

xyq_learn·2020-06-25 13:47

tensorflow2.1中求平均值函数tf.reduce_mean()的用法

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。

进击的Explorer·2020-06-23 23:09

tensorflow2.0 损失函数

#缺点是受明显偏离正常范围的离群样本的影响较大mse=tf.losses.mean_squared_error(y_true,y_pred)mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_true-y

NO23412号菜狗·2020-06-23 05:47

tensorflow笔记二：反向传播

损失函数（loss）：预测值（y）与已知答案（y_）的差距均方误差MSE：损失函数的计算方法有很多，比较常用的有均方误差.loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))反向传播训练方法

chq37777·2020-06-22 22:48

Task 3_补充 Lenet-5更正

1.代码每一层的维度2.试图为每一batch添加准确率的输出https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15115给出了答案正确做法my_acc=tf.reduce_mean

不存在的里皮·2020-06-22 07:27

tensorflow中tf.reduce_mean函数的使用

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。

-牧野-·2020-04-19 11:41

tensorflow之mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试

ww.cnblogs.com/denny402/p/5852983.html代码实现见/home/echo/Tensorflow_exercise/BP_Mnist.ipynbcross_entropy=tf.reduce_mean

EchoIR·2020-04-12 16:14

tf.reduce_mean()，tf.reduce_max函数

1.tf.reduce_max(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)功能：求最大值2.tf.reduce_mean(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)功能：求平均值参数1--input_tensor:待求值的tensor。

MiracleJQ·2020-03-10 04:08

Tensorflow中遇到的错误

TypeError:Input'b'of'MatMul'Ophastypefloat32thatdoesnotmatchtypeint32ofargument'a'.loss=tf.reduce_mean

听城·2020-02-27 20:59

tensorflow reduce_mean reduce_sum nan值问题

损失函数loss=tf.reduce_sum()会出现loss=nan的情况，而loss=tf.reduce_mean()不会解答：https://stackoverflow.com/questions

whaaaaaaaaaaa·2019-12-21 07:58

TensorFLow 函数翻译 — tf.reduce_mean()

tf.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)###Computesthemeanofelementsacrossdimensionsofatensor

HabileBadger·2019-12-08 01:54

CNN之池化层tf.nn.max_pool | tf.nn.avg_pool | tf.reduce_mean | padding的规则解释

摘要：池化层的主要目的是降维，通过滤波器映射区域内取最大值、平均值等操作。均值池化：tf.nn.avg_pool（input,ksize,strides,padding）最大池化：tf.nn.max_pool（input,ksize,strides,padding）input:通常情况下是卷积层输出的featuremap，shape=[batch,height,width,channels]假定这

驾驶辅助_刘华财·2019-12-07 22:00

tensorflow 函数

如：求最大值tf.reduce_max(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)求平均值tf.reduce_mean(

K_Gopher·2019-12-07 08:09

tf.reduce_mean实现global average pooling（全局均值池化）

net=tf.reduce_mean(net,[1,2],name='pool5',keep_dims=True)利用tf.reduce_mean(net,[1,2])来实现。

yalesaleng·2019-12-06 10:01

TensorFlow的tf.reduce_mean()函数详解

tf.reduce_mean(input_tensor,reduction_indices)参数1：input_tensor:待求值的tensor。

linlin6·2019-09-14 21:22

tf.reduce_mean()函数、reduction_indices参数介绍和示例以及tf.reduce_sum()、tf.reduce_max()系列函数介绍

tf.reduce_mean()函数、reduction_indices参数介绍和示例以及tf.reduce_sum()、tf.reduce_max()系列函数介绍1.tf.reduce_mean(input_tensor

痴迷、淡然~·2019-09-07 16:24

tf.reduce_mean 和 tf.reduce_sum, 优化目标函数时如何选择？

文章目录前言tf.reduce_sumtf.reduce_mean优化目标函数，如何选择前言熟悉TensorFlow的同学都知道，TensorFlow中有两个经常用到的函数：tf.reduce_meantf.reduce_sum那么，二者有何区别？训练时目标函数应该使用哪一个？tf.reduce_sum我们先看函数定义：tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,ke

EdisonLeejt·2019-07-18 11:54

tf.reduce_mean 和 tf.reduce_sum, 优化目标函数时如何选择？

文章目录前言tf.reduce_sumtf.reduce_mean优化目标函数，如何选择前言熟悉TensorFlow的同学都知道，TensorFlow中有两个经常用到的函数：tf.reduce_meantf.reduce_sum那么，二者有何区别？训练时目标函数应该使用哪一个？tf.reduce_sum我们先看函数定义：tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,ke

EdisonLeejt·2019-07-18 11:54

TensorFlow笔记（九）——tensorflow中 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的某一维度）上的的平均值，主要用作loss计算，降维或者计算tensor（图像）的平均值。

马大哈先生·2019-06-28 20:29

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