tf.reduce_sum()

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

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(-tf.reduce_sum
duanlianvip·2020-07-01 23:50

Tensorflow的loss函数计算容易出错的地方

1问题的提出按照tensorflow官方教程搭建好的一个model中的loss函数应该是采用如下的计算方法：cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))其中，这个公式就是按照标准的交叉熵函数进行定义的
Holo-bo·2020-06-30 12:03

关于tensorflow softmax函数用法解析

None,dim=None):"""Computessoftmaxactivations.Thisfunctionperformstheequivalentofsoftmax=tf.exp(logits)/tf.reduce_sum
·2020-06-30 12:22

tensorflow学习笔记（二）：tensor 变换

，如果不加axis的话，都是对整个矩阵进行运算tf.reduce_sum(a,1）#对axis1tf.reduce_mean(a,0)#每列均值第二个参数是axis，如果为0的话，res[i]=∑ja[
ke1th·2020-06-27 03:39

深度学习网络训练中出现nan的原因分析

nan出现原因：一般是因为tf中的log函数输入了‘负数’或‘0’值（出现log(0)*0的情况）解决方法：使用tf.clip_by_value限制tf.log的输入值例如：cross_entropy=-tf.reduce_sum
wzg2016·2020-06-22 05:35

深度学习面试100题（第11-15题）

如下两图表示：a=x*y;b=a+z;c=tf.reduce_sum(b);2.你有哪
杨广帅·2020-06-21 12:51

tensorflow 基础知识点（一）

tf.reduce_sum()tf.nn.embedding_lookup()tf.matmul()归一化功能涉及函数：reduce_sum()用于计算张量tensor沿着某一维度的和，可以在求和后降维
github_元宝·2020-06-10 14:59

tensorflow之mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试

denny402/p/5852983.html代码实现见/home/echo/Tensorflow_exercise/BP_Mnist.ipynbcross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum
EchoIR·2020-04-12 16:14

tf.reduce_sum降维函数

计算方法：规律：对于k维的，tf.reduce_sum(x,axis=k-1)的结果是对最里面一维所有元素进行求和。tf.reduce_sum(x,axis=k-2)是对倒数第
dopami·2020-04-08 19:04

从tf.reduce_sum()探究axis的方向

执行tf.reduce_sum(tensor)后，tensor会降维，比如本来是3维张量，会变成2维张量。
X_xxieRiemann·2020-04-04 23:00

tensorflow--tensor 变换

，如果不加axis的话，都是对整个矩阵进行运算tf.reduce_sum(a,1）#对axis1tf.reduce_mean(a,0)#每列均值第二个参数是axis，如果为0的话，res[i]=∑ja[
SUNFC·2020-03-22 15:28

tf.reduce_sum 语法

1#coding=utf82importtensorflowastf3importnumpyasnp45tf.compat.v1.disable_eager_execution()67x=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])#shape=2*2*38x_p=tf.compat.v1.placeholder(dtype=tf.int32
Goooooogle·2020-02-08 21:00

python reduce_sum使用记录

importtensorflowastfdata=[[1,1,2],[1,1,1]]#行列求和defaultReduceSume=tf.reduce_sum(data)#行列求和hangLieReduceSumBy
幸福的程序媛·2020-02-05 06:31

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

tf.reduce_sum（） and tf.where（）的用法

importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()a=np.ones((5,6))c=tf.cast(tf.reduce_sum(a,axis=1)
tangjunjun·2019-12-02 00:00

TensorFlow 的tf.reduce_sum()函数详解

https://blog.csdn.net/arjick/article/details/78415675reduce_sum应该理解为压缩求和，用于降维#'x'is[[1,1,1]#[1,1,1]]#求和tf.reduce_sum
linlin6·2019-09-14 21:03

以 iwslt2016 为例说明transformer的encode和decodeer计算细节

transformer中的maskpaddingmaskkeymaskquerymaskSequencemask核心代码tf.reduce_sum()参考文章transformer感性认识看这篇博客之前可以把这个图解
luke_chou·2019-09-10 23:36

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？

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？

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相关小的知识点

>>>sess.run(tf.reduce_sum(x,axis=0))a
Z.越努力越幸运.PN·2019-05-05 10:46

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

交叉熵 和 softmax 公式及 python 实现

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

tensorflow运算函数笔记

3,3,3,3,3,3,3,3],[1,1,1,1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2,2,2,2]]t0=tf.constant(alist)#元素平方re=tf.square(t0)#默认求和，行列和re1=tf.reduce_sum
Aser_Chen·2018-12-05 14:16

tf.reduce_xxx函数

importtensorflowastfimportnumpyasnpt=np.random.randint(0,3,[3,4])sess=tf.Session()print("Testmatrixis:\n",t)print("现在测试tf.reduce_sum
迷迷糊糊也好·2018-11-17 22:32

tf.reduce_sum 用法

tf.reduce_sum的功能描述原文为："""Computesthesumofelementsacrossdimensionsofatensor.Reduces`input_tensor`alongthedimensionsgivenin
66565906·2018-11-16 16:14

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

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

（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(-tf.reduce_sum
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)

简而言之，reduce系列的函数都可在张量指定的维度上操作目录输入参数tf.reduce_all在boolean张量的维度上计算元素的"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计算张量的各个维度上的元素的平均值tf
樱呓语·2018-10-04 10:52

神经网络优化-------自定义损失函数

市场需求量为y_则损失为分段函数，损失为loss=(y-y_)*COST(条件为：y>y-)，loss=(y_-y)*PROFIT(条件为：y_>y)python里可以通过这行代码来完成这个计算：loss=tf.reduce_sum
摒除杂念·2018-07-30 09:46

对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解

tensorflow中有很多在维度上的操作，本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。
lxg0807·2018-07-26 09:57

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：tf.reduce_mean()和tf.reduce_sum()

一，tensorflow中有一类在tensor的某一维度上求值的函数。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(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)参数
m0_37870649·2018-03-02 19:32

Tensorflow 函数说明tf.reduce_sum

tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)函数意义：将矩阵的元素相加，可以按列
sethhorus·2018-01-23 22:15

TensorFlow函数

tf.reduce_sum(tensor)方法代码和注解：defreduce_sum(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices
chenhh6701·2017-12-22 15:47

tensorflow cosine相似度 实现

defcosine(q,a):pooled_len_1=tf.sqrt(tf.reduce_sum(q*q,1))pooled_len_2=tf.sqrt(tf.reduce_sum(a*a,1))pooled_mul
guotong1988·2017-10-12 16:20

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

一，tensorflow中有一类在tensor的某一维度上求值的函数。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(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)参数
长风o·2017-10-10 09:21

TensorFlow-数据可视化

://blog.csdn.net/yan_joy/article/details/60872685对于标量tf.summary.scalar()例如损失lossloss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum
canwang_sjtu·2017-09-06 15:19

tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作

tensorflow中有很多在维度上的操作，本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。
lxg0807·2017-07-07 09:30

TensorFlow的reduce_sum()函数

#交叉熵评估代价cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices=[1]))..
Maples丶丶·2017-05-20 09:53

【深度学习-3】TensorFlow基础（二）：Session，placeholder and Variable

先看下面一段代码：code1.png尽管我创建了一个inputtensor（[5,3]）以及一系列操作（tf.reduce_prod,tf.reduce_sum,tf.add），可是并不能马上看到结果，
Rapp·2017-05-04 11:39

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 训练结果为 NAN

Tensorflow预测的中间结果有很多NAN，如下图看一下计算loss的时候是否有类似下面的代码cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys*tf.log
demoscene·2017-01-09 15:43

tensorflow学习笔记（二）：矩阵操作

，如果不加axis的话，都是对整个矩阵进行运算 tf.reduce_sum(a,1）#对axis1 tf.reduce_mean(a,0)#每列均值第二个参数是axis，如果为0的话，res[i]=∑ja
u012436149·2016-10-20 13:00
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