tf.reduce_mean

TensorFlow tf.equal()、tf.cast、tf.reduce_mean函数组合求预测的正确率

tf.equal（x,y）判断x，y是否相等，相等返回true，不相等false假设x为预测的结果，y为正确的标签值。importtensorflowastfx=[1,3,0,2]y=[1,4,2,2]equal=tf.equal(x,y)withtf.Session()assess:print(sess.run(equal))输出：[TrueFalseFalseTrue]tf.cast(x,dt
duanlianvip·2019-06-25 18:50

tensorflow的axis——轴研科技

目录tf.argmax()tf.reduce_mean()tf.argmax(),自带降低一维importtensorflowastfimportnumpyasnpx=np.ones((2,3,3,1)
Nicolas Léon Deng·2019-06-13 17:57

如何为GradientDescentOptimizer设置自适应学习率？

我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下：init=tf.initialize_all_variables()sess=tf.Session()sess.run(init)mse=tf.reduce_mean
lcczzu·2019-06-13 13:25

TensorFlow遇到的问题汇总（持续更新中......）

#原来是这样的：tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_))#修改成这样的：tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entrop
ITYTI·2019-05-16 17:23

TF：tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy

logits,labels=labels)等价与tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels=labels)加tf.reduce_mean
Sinoai·2019-04-21 16:26

tensorflow随笔-求平均值的函数

>>>sess.run(xxx) array([[1.,10.], [3.,30.]],dtype=float32) >>>mymean=tf.reduce_mean(xxx,0) >>>sess.run
AI_LX·2019-04-06 11:16

常用损失函数及Tensorflow代码实现

在Tensorflow中用loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))
HPU_FRDHR·2019-04-03 10:20

tf.reduce_mean()函数解析（最清晰的解释）

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）上的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。
我是管小亮 :)·2019-03-31 15:11

【学习笔记】tensorflow实现一个简单的线性回归

简单的线性回归的实现建立事件文件变量作用域增加变量显示模型的保存与加载自定义命令行参数准备知识Tensorflow运算API矩阵运算：tf.matmul(x,w)平方：tf.square(error)均值：tf.reduce_mean
张风闲·2019-03-30 11:00

tensorflow中的平均值：tf.reduce_mean

tf.reduce_mean函数原型：tf.math.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices
大白菜—NLP·2019-03-25 11:25

tensorflow——常用损失函数

给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为：在tensorflow中交叉熵，实现代码1：cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value
cherry1307·2019-03-07 11:37

tensorflow 编写Resnet遇到的问题

tensorflow中的函数介绍tf.reduce_mean()tensor指定轴方向上的所有元素的平均值defreduce_mean(input_tensor,axis=None,keepdims=None
阿五喵呜_ywj·2019-03-02 15:46

目标函数反向求道注意事项

我们会选择一个batch的数据，用其均值求梯度，进行优化#求batch内的均值cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices
gukedream·2019-03-01 10:11

tf.reduce_mean作用降维或计算平均值

解决方法：使用tensorflow中自带的tf.reduce_mean()函数。
寒夏12·2019-02-27 11:03

Tensorflow 线性回归拟合简单例子

np.random.rand(100)y=x*0.1+0.2#构建一个线性模型k=tf.Variable(0.)b=tf.Variable(0.)y_predict=k*x+b#定义代价函数loss=tf.reduce_mean
潘广宇 Leo·2019-02-16 15:28

Tensorflow中 tf.reduce_mean()方法的用法（转载+修订）

tf.reduce_mean()方法用于计算张量tensor沿着某一维度的平均值，主要
拼命先生A·2019-02-11 22:45

交叉熵 和 softmax 公式及 python 实现

defcross_entropy(a,y):returnnp.sum(np.nan_to_num(-y*np.log(a)-(1-y)*np.log(1-a)))#tensorflowversionloss=tf.reduce_mean
Xu Liu·2019-02-07 12:58

[tf]使用contrib中的函数进行l2正则化，以及colleciton机制进行数据的批量正则化

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))+tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda)(w)如果
VanJordan·2019-01-25 15:43

cross_entropy = -tf.reduce_mean( y_* tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))#交叉熵含义

转载：https://blog.csdn.net/weixin_38195506/article/details/75302445神经网络模型的效果以及优化目标是通过损失函数（lossfunction）来定义的。分类问题和回归问题有很多经典的损失函数。分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义好的类别中。再这种问题下，需要将样本二分类（多分类）。手写字体识
qq_1410888563·2018-12-15 23:49

《Tensorflow实战》学习笔记（一）

迭代对数据进行训练（4）在测试集合对准确率进行评测有用的类tf.placeholder()tf.Variable() tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b) cross_entropy=tf.reduce_mean
邓乐来Jacob·2018-12-02 00:00

tf.equal()、tf.cast()、tf.reduce_mean()三个函数的使用

1语法tf.equal（x,y）判断x，y是否相等，相等返回true，不相等falseimporttensorflowastfx=[1,3,0,2]y=[1,4,2,2]equal=tf.equal(x,y)withtf.Session()assess:print(sess.run(equal))输出：[TrueFalseFalseTrue]tf.cast(x,dtype,name=None)数据
菜菜~·2018-12-01 19:37

机器学习准确率accuracy的几种代码结构参考

首先，牢记几个函数，tf.equal()，tf.argmax(array,1)，tf.reduce_mean()importtensorflowastfimportnumpyasnpA=[1,3,4,5,6
Nicolas Léon Deng·2018-11-23 15:07

Tensorflow框架两种cost函数：MSE和Multi-class

importtensorflowastfdefMSE_cost(out,Y):cost=tf.reduce_mean(tf.square(out-Y))returncostdefmulticlass_cost
Nicolas Léon Deng·2018-11-22 17:03

TensorFlow 学习（十一）—— 正则（regularizer）

正则作用的对象是目标函数，如图对均方误差使用ℓ2正则：loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)+tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda
阿拉斯加的狗·2018-11-14 02:49

TensorFlow神经网络（三）神经网络优化

一、激活函数二、损失函数①mse（meansquarederror）均方误差loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y)②ce（crossentropy）交叉熵表示两个概率分布之间的距离
petSym·2018-11-02 12:54

Tensorflow学习笔记

注意1：输出层不需要使用激活函数2：tf.nn.softmax用于输出层，用于将结果概率化代价函数：1：二次代价函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(prediction-y)
coffee_fighter·2018-10-26 22:55

tf.argmax() tf.equal() tf.nn.softmax() eval tf.random_normal tf.reduce_mean tf.reduce_sum

先讲几个函数然后用代码测试一下tf.reduce_suminput_tensor沿着给定的尺寸缩小axis。除非keepdims是真的，否则每个条目的张量等级减少1axis。如果keepdims为真，则缩小尺寸将保留长度为1。如果axis为None，则减小所有尺寸，并返回具有单个元素的张量。tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,nam
UESTC_20172222·2018-10-10 22:31

笔记：TensorFlow实现机器学习算法的步骤

也就是神经网络前向运行时的计算；（2）定义loss，选定optimizer，使用优化器优化loss；比如采用cross_entropy来计算loss，优化器用随机梯度下降：cross_entropy=tf.reduce_mean
奔跑的Yancy·2018-10-10 11:30

tensorflow reduce系列函数(tf.reduce_mean, tf.reduce_sum, tf.reduce_prod, tf.reduce_max, tf.reduce_min)

"逻辑和"tf.reduce_any在boolean张量的维度上计算元素的"逻辑或"tf.reduce_max计算张量的各个维度上元素的最大值tf.reduce_min计算张量的各个维度上元素的最小值tf.reduce_mean
樱呓语·2018-10-04 10:52

【学习笔记】逻辑回归的损失函数

先来看看官方给出的loss函数，我们用ys表示真实值，pred表示预测值(注意，这里是2分类问题):loss=tf.reduce_mean(-ys*tf.log(pred)-(1-ys)*tf.log(
Canon__·2018-09-25 00:27

tensorflow笔记 ：reduce_mean()函数axis参数理解

tensorflow笔记：reduce_mean()函数axis参数理解tf.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keepdims=False,name=None,reduction_indices
ahou00·2018-09-22 22:20

tensorflow学习之常用函数：tf.reduce_mean，tf.reduce_sum

前沿学习TensorFlow的时候，经常要编写损失函数的代码，经常需要用到tf.reduce_mean,tf.reduce_sum等函数。
搞视觉的张小凡·2018-07-22 21:12

tf.reduce_sum、tf.reduce_mean

tf.reduce_sum、tf.reduce_mean这两个函数分别是对输入Tensor的某几维求和和求均值。
hawkcici160·2018-07-10 16:46

tensorflow配置Mask-RCNN报错：tf.reduce_mean got an unexpected keyword argument 'keep_dims'

我的配置环境是：Tensorflow-gpu1.4.0GTX1080tiCUDA8.0&Cudnn6.0keras2.1python3.5在这样的环境中配置好了之后进行训练，在执行下面模块的时候出现报错model.train(dataset_train,dataset_val,learning_rate=config.LEARNING_RATE,epochs=1,layers='heads')#F
lypsunway·2018-07-02 19:47

TensorFlow学习之常用函数总结：TensorFlow官方例子中的诸如tf.reduce_mean()这类函数

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
野马16·2018-06-09 10:46

tf.control_dependencies()作用及用法

loss=tf.reduce_mean(tf.square(features-cen
糖糖糖-豆·2018-05-23 17:02

tensorflow常用函数总结：tf.reduce_mean()这类函数

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(
ddy_sweety·2018-05-10 11:13

GAN（一）：Loss函数（vanilla GAN objective）

G_Loss：设置这个loss的目的在于：尽可能使G（generator）产生的伪数据能够与真实数据一致（真实数据标签为1）基于此：在tensorflow中，将该loss设置为如下格式D_fake_loss=tf.reduce_mean
yuanCruise·2018-05-03 15:02

tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(out, 1), tf.argmax(y_, 1)), tf.float32))解析

1.tf.argmax()返回arr的最大值withtf.Session()assess:print(sess.run(tf.argmax(arr,0)))#返回每一列的最大值的索引print(sess.run(tf.argmax(arr,1)))#返回每一行的最大值的索引2.tf.equal()比较data_1和data_2是否一样，一样返回True否则返回False3.tf.cast()#强制
Hubz131·2018-04-24 00:34

180412 tf.cond()与tf.reduce_mean()的使用方法

tf.cond()的用法代码importtensorflowastfx=tf.constant(4)y=tf.constant(5)z=tf.multiply(2,3)result=tf.cond(x
hustliu2018·2018-04-12 10:43

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。
-牧野-·2018-04-03 08:42

Tensorflow实现梯度下降法

x_data*0.1+0.2#构建一个线性模型b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#二次代价函数,y_data-y的平方累加再取平均数loss=tf.reduce_mean
庄周晓梦·2018-04-01 16:16

tensorflow：tf.reduce_mean()和tf.reduce_sum()

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(
m0_37870649·2018-03-02 19:32

Tensorflow的一个简单实例，线性回归

x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.1b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#二次代价函数loss=tf.reduce_mean
魇餍·2018-02-26 17:03

tf.reduce_mean

reduce_mean(  input_tensor,  axis=None,  keepdims=None,  name=None,  reduction_indices=None,  keep_dims=None)Definedintensorflow/python/ops/math_ops.py.Seetheguide:Math>ReductionComputesthemeanofeleme
懦夫的抉择·2018-02-04 17:14

tensorflow的tf.reduce_mean函数

tf.reduce_mean函数的作用是求平均值。第一个参数是一个集合，可以是列表、二维数组和多维数组。第二个参数指定在哪个维度上面求平均值。默认对所有的元素求平均。
蜗牛爱上星星·2018-01-13 10:33

【tensorflow】tf.one_hot,tf.reduce_mean,tf.argmax,tf.equal,tf.cast学习

由于使用tensorflow训练时经常用到一些对求准确率、损失值、预测值等数据处理的函数，特此记录一下。0、准备数据首先准备一些数据，作为计算后的y值和真实标签t。一维，长度是10，代表10组数据，每个数字代表一种类别，共4种类别，0123。可以看到一共10组数据，有两组不一样，所以后面计算得到的准确率应该是0.8。importnumpyasnpimporttensorflowastfy_=[0,
夏洛的网·2018-01-08 11:02

tf.reducemean()到底是什么意思？

api中是这样写的：tf.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)Computesthemeanofelementsacrossdimensionsofatensor
鱼香土豆丝·2017-12-02 00:00

Tensorflow下对RNN中Batch-size的测试和理解

x=tf.split(x,n_steps,0)cost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=pred
风谨_·2017-11-15 11:14

TensorFlow之损失函数、学习率、正则

#损失函数记录importtensorflowastf#交叉熵的两种表示cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0
chaochaopang0·2017-11-09 14:02
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