tf.reduce

[tf]中的 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits会对非标量tensor自动调用reduce_sum，所以下面这么写只是为了可读性更强

loss=tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=self.train_label,logits=logits)self.loss=tf.reduce_sum

VanJordan·2024-01-08 17:32

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

tf.reduce_sum与torch.sum

dim参数对应的维数消失this_platf_target_outputs=torch.reshape(this_platf_target_outputs,shape=(self.batch_size,self.seq_len,self.num_nodes,self.units))#(64,6,30,16)this_platf_target_outputs=torch.sum(this_platf

43118·2023-12-18 16:05

深度学习TensorFlow2基础知识学习后半部分

介绍几个重要操作：1.范数a=tf.fill([1,2],value=2.)b=tf.norm(a)#二范数#第二种计算方法#计算验证a=tf.square(a)log("a的平方:",a)a=tf.reduce_sum

编程被我拿捏住了·2023-12-15 00:26

TensorFlow学习笔记--（2）张量的常用运算函数

张量的取值函数求张量的平均值:tf.reduce.mean(%张量名%)求张量的最小值:tf.reduce_min(%张量名%)求张量的最大值:tf.reduce_max(%张量名%)求张量的和:tf.reduce_sum

Postlude·2023-11-09 16:53

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

tensorflow-----张量的归约

常见的归约函数：（1）tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=False,name=None)沿着维度axis计算该维度所有元素的和。

qq_36346625·2023-10-07 19:08

Tensorflow学习笔记（二）

meansquareerror）loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))MSE计算公式2.自定义损失函数举例：大于正确值损失cost，小于正确值损失profitloss=tf.reduce_sum

繁盛天地橘·2023-04-21 06:57

tensorflow

1.reduce_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(x)==>6#按列求和tf.reduce_sum(x,0)==>[2,2,2

王超_vip·2023-04-15 06:17

彻底理解 tf.reduce_sum()

tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None)input_tensor

xingzai·2023-03-18 07:31

python损失函数实现_损失函数python实现

交叉熵素损失函数defpixel_wise_softmax(output_map):exponential_map=tf.exp(output_map)sum_exp=tf.reduce_sum(exponential_map

munich.yi·2023-03-14 11:55

图像分割类损失函数记录以及对比

dicecoefficient分割效果评价标准,dicecoefficient具体内容如下:defdice_coefficient(y_true,y_pre):eps=1e-5intersection=tf.reduce_sum

qq_43138519·2023-03-14 11:19

如何使用Pytorch-huggingface-Bert预训练模型

安装及环境准备首先创建一个用于本次任务的虚拟环境，然后可以开始安装需要的东西tensorflowpipinstall--upgradetensorflow验证安装效果：python-c"importtensorflowastf;print(tf.reduce_sum

summer_dai·2022-12-09 17:58

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

TensorFlow基本概念与常见函数

4、常用函数4.1tf.cast()和tf.reduce_min()4.2tf.reduce_mean()和tf.reduce_sum()4.3t

别团等shy哥发育·2022-08-12 07:12

pytorch和tensorflow函数对应关系(持续更新)

a()作用Pytorchtensorflow平常系列tensor常量troch.tensor()tf.constant()rangetorch.arange()tf.range()求和元素.sum()tf.reduce_sum

浅冲一下·2022-08-10 07:37

TensorFlow笔记_常见函数

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(张量名，axis=操作轴)tf.reduce_sum

精灵耶·2022-05-13 07:10

loss出现Nan的解决办法（梯度爆炸）

1、加入gradientclipping：例如用的是交叉熵cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))的话，最后softmax层输出y_conv的取值范围在

zhenggeaza·2021-04-21 19:12

梯度不下降怎么办？欠拟合的解决方案

并且tensorflow还整合的平方差（tf.square）和平均值（tf.reduce_sum）的整合函数（tf.losses.mean_squared_error）。于是我

刘大力_·2021-04-21 07:43

tensorflow 常见 api

tf.reduce_sum和numpy里面的np.sum用法差不多。

cb_guo·2021-04-14 02:55

TF计算操作

()返回最大值的位置eg:t1=[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

想飞的大兔子·2021-04-13 23:24

Tensorflow 2.0 常用函数

Tensorflow2.0常用函数及属性文章目录Tensorflow2.0常用函数及属性tf.casttf.reduce_mintf.reduce_max属性axistf.reduce_mean()tf.reduce_sum

Codes Are Cold·2021-01-16 16:01

tensorflow中的求和：tf.reduce_sum

tf.reduce_sum函数原型：tf.math.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices

菜小白—NLP·2020-09-15 04:34

如何将tensor转成int

],[2,2]],[[1,2],[3,2],[2,2]]])#b=a[:,:,0]#withtf.Session()assess:#print(sess.run(b))#print(sess.run(tf.reduce_sum

qq_861706249·2020-09-15 03:01

tensorflow出现错误：AttributeError: enter

错误：AttributeError:__enter__源码：n=tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(tf.Variable([[1,2,3],[2,3,4]],dtype=tf.float32

NIGHT_SILENT·2020-09-11 21:31

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

调用tf.softmax_cross_entropy_with_logits函数出错解决

运行一个程序时提示出错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"/MNIST/softmax.py",line12,incross_entropy2=tf.reduce_sum

caimouse·2020-09-10 12:53

tensorflow遇到的坑

tf.normnorm_pow_2=tf.pow(tf.norm(from_centralized,axis=[1,2]),2)#norm:sqrt(sum(square(tensor)))norm_pow_2=tf.reduce_sum

woodrow.wu·2020-08-26 13:01

LovaszSoftmax代码实现

deflovasz_grad(gt_sorted):"""ComputesgradientoftheLovaszextensionw.r.tsortederrorsSeeAlg.1inpaper"""gts=tf.reduce_sum

染出芬芳。·2020-08-24 23:23

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

Tensorflow 张量运算：tf.softmax()

,name=None):'''Computessoftmaxactivations.Thisfunctionperformstheequivalentofsoftmax=tf.exp(logits)/tf.reduce_sum

雪易·2020-08-24 02:57

tf.reduce_sum()函数

tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None)imput_tensor:输入tensoraxis:指定计算轴，可设定值为0，1，2，....keepdimis

L_cccC·2020-08-21 21:41

TensorFlow | ReluGrad input is not finite. Tensor had NaN values

weixin_30670151·2020-08-17 16:20

TensorFlow学习笔记（二）

1.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

微丶念（小矿工）·2020-08-16 15:14

tf.reduce_sum的使用

importtensorflowastfa=tf.constant([[[1,2],[11,12]],[[21,22],[31,32]]])sum1=tf.reduce_sum(a)sum2=tf.reduce_sum

wclzxbs·2020-08-13 17:28

使用tensorboard显示train和valid的准确率和loss

前期定义#定义损失函数以及相对应的优化器withtf.name_scope('loss'):cross_entropy=-tf.reduce_sum(y*tf.log(softmax_result))#

安之ccy·2020-08-08 00:43

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

TensorFlow reduce_sum

np.array([[1,2,3],[4,5,6]])sess=tf.Session()sum0=np.sum(x,axis=0)sum1=np.sum(x,axis=1)sum2=sess.run(tf.reduce_sum

flyfish1986·2020-08-01 12:58

TF reduction_indices用法

表示按照某个维度进行操作，经常用到2维以内的，三维以上的比较复杂暂不讨论array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])withtf.Session()assess:print(sess.run(tf.reduce_sum

很吵请安青争·2020-08-01 12:45

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

tf.reduce_sum函数中reduction_indices参数的使用（附代码解释）

在用python使用TensorFlow的时候：tf.reduce_sum函数中reduction_indices参数表示函数的处理维度。

雷神在此·2020-08-01 09:43

TensorFlo入门Google实战——chapter04

###partfour从定义损失函数开始#EX03自定义损失函数且完整的相应codea=10b=1#loss=tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(v1,v2),(v1-v2

Jasminexjf·2020-07-15 13:52

tf.reduce_sum (API r1.3)

tf.reduce_sum(APIr1.3)https://github.com/tensorflow/docs/tree/r1.3/site/en/api_docs/api_docs/python/tfsite

Yongqiang Cheng·2020-07-14 08:11

tf.reduce_sum()与np.sum()结果有差异

原始矩阵：sim=[[0.06333680.03025951-0.00220987-0.05316670.03444977-0.0488556-0.001960080.078811590.033897970.083723660.03332230.0176071-0.002244410.0824874-0.03343089-0.044263720.075690320.04527829-0.06080

陌筱北·2020-07-11 13:27

tf.reduce_sum()

reduce_sum应该理解为按相应的轴压缩求和，用于降维。通过设置axis参数按相应轴压缩求和。通过如下实例进行理解。先设置一个2*3*4的tensor实例x。x=tf.constant([[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]],[[13,14,15,16],[17,18,19,20],[21,22,23,24]]])printx.shapesess=tf.Sess

htbeker·2020-07-11 07:59

Tensorflow 让张量流1

tf.constant([[0.2,0.3,0.5],[0.2,0.2,0.6],[0.3,0.3,0.4]])pred2=tf.equal(tf.argmax(pred,1),2)#pred2_sum=tf.reduce_sum

乱步摧城·2020-07-09 17:18

tf.reduce_sum()函数用法详解

其参数格式为tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None)解释一下各个参数的意义：input_tensor：待求和的tensor

工藤旧一·2020-07-08 23:12

损失函数python实现