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在TensorFlow 1.15中，tensorflow.keras.losses.cosine_similarity返回正值

在TensorFlow 1.15中，tensorflow.keras.losses.cosine_similarity是一个用于计算余弦相似度的损失函数。余弦相似度是一种衡量向量之间相似性的度量方法，它衡量了两个向量之间的夹角的余弦值。

该函数的返回值是一个正值，表示输入向量之间的余弦相似度。余弦相似度的取值范围是[-1, 1]，其中1表示完全相似，-1表示完全不相似。

应用场景：

  • 文本相似度计算：可以用于计算两个文本之间的相似度，例如在自然语言处理任务中，可以使用余弦相似度来衡量两个文本之间的语义相似性。
  • 图像相似度计算：可以用于计算两个图像之间的相似度，例如在图像检索任务中，可以使用余弦相似度来衡量两个图像之间的视觉相似性。

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相关搜索:TensorFlow 2.0在使用GradientTape的dtype=int32上返回意外输出tensorflow在预测时返回NaN为什么同一操作在TensorFlow中会有不同的返回类型？为什么我的模型在Google Colab上训练时总是在Keras Tensorflow中返回0 val loss？在c++中嵌入python时导入tensorflow返回null在Tensorflow中包含DenseVariational层的简单线性回归模型-概率返回: TypeError：'NoneType‘对象不可调用在tensorflow中如何返回张量中第一个匹配值的索引在Tensorflow中读取TensorArray总是返回0在TensorFlow中，为什么tf.train.shuffle_batch永远挂起而不返回批处理？在返回正值之前返回负值？
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上一篇我介绍了一些如何调试Tensorflow模型。这一篇我会说一说数值稳定性。...在我们使用任何数值计算库（如Numpy或Tensorflow）时，请注意，编写正确数学表达式的代码不一定会有正确的结果。需要确保计算稳定性。 我们从一个简单的例子开始吧。...出现Nan错误，不正确的原因是对于float32类型可以表示的最小正值是1.4013e-45，这里的y值太小，超过了float32类型可表示的范围，因此低于1.4013e-45的任何值都将被存储为零。...这听起来很简单，但这类问题有时是非常难调试的，特别是在Tensorflow中进行梯度下降时。...下一篇我会详细地说一说如何用Tensorflow去实现手写数字的分类。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

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Tensorflow ActiveFunction激活函数解析

Tensorflow提供了多种激活函数,在CNN中,人们主要是用tf.nn.relu,是因为它虽然会带来一些信息损失,但是性能较为突出.开始设计模型时,推荐使用tf.nn.relu,但高级用户也可创建自己的激活函数...所有负数都会归一化为0，所以的正值保留为原值不变 优点在于不受"梯度消失"的影响,且取值范围在[0,+oo] 缺点在于使用了较大的学习速率时,易受达到饱和的神经元的影响 使用例子 import tensorflow...具体计算公式为 函数的返回值位于区间[0.0 , 1.0]中,当输入值较大时,tf.sigmoid将返回一个接近于1.0的值,而当输入值较小时,返回值将接近于0.0....优点在于对在真实输出位于[0.0,1.0]的样本上训练的神经网络,sigmoid函数可将输出保持在[0.0,1.0]内的能力非常有用....异常：● 输入异常: 如果 keep_prob 不是在(0, 1]区间，那么会提示错误。

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趣谈深度学习核心----激活函数

作者：詹晓辉 编辑：王抒伟 当你在苦扒图像处理方法得时候 他在用深度学习 当你在干瞪切片像素得时候 他在用深度学习 当你在愁思小偷是谁得时候 他在用深度学习 当你拥堵在北二环得时候 。。。...“不用的话，多层的线性网络的表达能力与单层网络的表达能力是一样的，要不就没意思了” TA 说： 在使用tensorflow的过程中我发现它提供了以下几个函数： sigmoid、tanh、elu...在反向传播中，这个局部梯度会与整个代价函数关于该单元输出的梯度相乘，结果会接近为 0。此时相当于没有信号传到神经元，权重不会更新。 还有一个问题是：sigmoid的值总是为正值。...如果输入都是正值那么梯度总为正或负这会导致训练的时候呈现Z字形梯度下降。 二 函数二：Tanh 双曲正切tanh读作/tæntʃ/ ?...同样的tanh函数也存在饱和的问题，不过tanh函数的值经过原点 并且函数值在（-1,1）之间的不同于sigmoid值总是为正值或负值 三 函数三：Relu Relu(Rectified Linear

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译文 | 与TensorFlow的第一次接触第二篇：线性回归

在本小节中，会创建一个简单的例子来说明TensorFlow如何假设我们的数据模型符合一个简单的线性回归y = W * x + b，为达到这个目的，首先通过简单的python代码在二维空间中生成一系列的点...这个函数接收W与b的参数对并返回一个差值，该值代表了这条直线拟合数据的程度。在例子中，我们使用一个方差来表示cost function。...对距离求平方可以很方便地保证该值为正值同时使error function可微来计算梯度。...运行算法 如我们之前所学习到的，在代码中调用的TensorFlow库只是添加信息到内部图中，TensorFlow还没有运行该算法。...为了计算梯度，TensorFlow会对错误函数求导，在我们的例子中就是，算法需要对W和b计算部分导数，以在每次迭代中为前进指明方向。

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在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)

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李沐：小学五年级开始学TensorFlow太晚了！（一本正经晒娃帖）

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TensorFlow学习－－学习率衰减learning rate decay

学习率衰减 学习率衰减（learning rate decay） 在训练神经网络时，使用学习率控制参数的更新速度．学习率较小时，会大大降低参数的更新速度；学习率较大时，会使搜索过程中发生震荡，导致参数在极优值附近徘徊...为此，在训练过程中引入学习率衰减，使学习率随着训练的进行逐渐衰减．...tf.train.cosine_decay　余弦衰减 tf.train.linear_cosine_decay　线性余弦衰减 tf.train.noisy_linear_cosine_decay　噪声线性余弦衰减 函数返回衰减的学习率...参数： learning_rate：初始学习率． global_step：用于衰减计算的全局步数，非负．用于逐步计算衰减指数． decay_steps：衰减步数，必须是正值．决定衰减周期． decay_rate...参数： learning_rate：初始学习率． global_step：用于衰减计算的全局步数，非负. decay_steps：衰减步数，必须是正值． end_learning_rate：最低的最终学习率

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深入了解神经网络

大多数深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow和Apache MXNet，都提供了抽象出很多复杂度的高级功能。这些深度学习框架的高级功能称为层（layer）。...在PyTorch中，可以用多种方式实现。 一个简单的方法是把一层的输出传入给另一层： 每一层都有自己的学习参数，在多个层的架构中，每层都学习出它本层一定的模式，其后的层将基于前一层学习出的模式构建。...我们在实战中可能遇到数个非线性操作。下面会讲解其中几个常用的非线性激活函数。...对于一个极大的负值，它返回的值接近于0，而对于一个极大的正值，它返回的值接近于1。图3.2所示为sigmoid函数不同的输出。...它的数学公式很简单： f(x)=max(0,x) 简单来说，ReLU把所有负值取作0，正值保持不变。可以对ReLU函数进行可视化，如图3.4所示。

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Keras还是TensorFlow？深度学习框架选型实操分享

在 TensorFlow 中结合 Keras 使用，会有双赢效果： 你可以使用 Keras 提供的简单、原生 API 来创建自己的模型。...随后我们定义神经网络模型并将其返回给回调函数 (calling function)。 现在我们已经在 Keras 中实现了 CNN 模型的定义。下面，我们创建用于训练该模型的程序脚本。...CRELU 激活函数在 Keras 中没有相应的实现，但是在 TensorFlow 中可以。...对于正值 x，CRELU 函数的返回值是 [x，0]；而对于负值 x，CRELU 函数的返回值是 [0，x]。有关该函数的详细介绍可以参考 Shang 等人的论文。...▌总结 在今天的文章中，关于 Keras 和 TensorFlow 我们主要讨论了以下几个问题： 我是否应该在我的项目中使用 Keras 或 TensorFlow？

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图深度学习入门教程（二）——模型基础与实现框架

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放弃深度学习？我承认是因为线性代数

ℤ 表示实数，包括正值，负值和 0。ℚ 表示有理数的集合，有理数可以表示为两个整数组成的分数。 Python 中内置一些标量类型 int，float，complex，bytes 和 Unicode。...在 NumPy 这个 python 库中，有 24 种新的基本数据类型来描述不同类型的标量。...在 Python 中定义矩阵的操作： 矩阵加法 矩阵可以与标量、向量和其他的矩阵相加。这些运算都有严格的定义。这些技巧在机器学习和深度学习中会经常用到，所以值得熟练运用这些技巧。 ?...矩阵-矩阵加法 C=A+B（矩阵 A 和 B 应该有相同的形状） 这类方法返回矩阵的形状，并将两个参数相加后返回这些矩阵的总和。如果这些矩阵的形状不相同，则程序会报错，无法相加。 ?...在物理学科和机器学习中有时需要用到高于二阶的张量。 ? 我们使用像 tensorflow 或 Pytorch 这样的 Python 库来声明张量，而不是用嵌套矩阵。

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手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统（三）

到目前为止，我们正在做与softmax分类器完全相同的计算，现在开始，我们要进行一些不同的处理：只要加权和的结果是正值，神经元的输出是这个值；但是如果加权和是负值，就忽略该负值，神经元产的输出为0。...load_data（）加载CIFAR-10数据，并返回包含独立训练和测试数据集的字典。 生成TensorFlow图 ? 定义TensorFlow占位符。...为了实现这一点，data_helpers（）中的gen_batch（）函数返回一个Python generator，它在每次评估时返回下一个批次。...next（batch）返回下一批数据。...在TensorFlow会话的初始化期间，创建一个摘要写入器，摘要编入器负责将摘要数据实际写入磁盘。在摘要写入器的构造函数中，logdir是日志的写入地址。

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20篇顶级深度学习论文（附链接）

本文讲述了深度学习正值快速发展进化阶段，新技术，新工具以及新的应用实现正在深刻改变着机器学习领域并不断获得累累硕果。...关键词：算法，深度学习，机器学习，神经网络，TenorsFlow，文本分析，发展趋势 深度学习正值快速发展进化阶段，新技术，新工具以及新的应用实现正在深刻改变着机器学习领域并不断获得累累硕果。...我相信，像TensorFlow，Theano这样的工具以及GPU的进一步使用为数据科学家以及机器学习工程师们拓展研究领域铺平了道路。...一些Google服务在生产中使用了TensorFlow，我们已经将其作为开源项目发布，并且它已经在机器学习研究中予以广泛应用。...我们在经典Atari 2600游戏挑战中测试了该代理。

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Tensorflow中 tf.train.exponential_decay() 等实现学习率衰减

；学习率较大时，会使搜索过程中发生震荡，导致参数在极优值附近徘徊． ...为此，在训练过程中引入学习率衰减，使学习率随着训练的进行逐渐衰减． ...tf.train.cosine_decay　余弦衰减tf.train.linear_cosine_decay　线性余弦衰减tf.train.noisy_linear_cosine_decay　噪声线性余弦衰减  函数返回衰减的学习率...参数：  learning_rate：初始学习率．global_step：用于衰减计算的全局步数，非负．用于逐步计算衰减指数．decay_steps：衰减步数，必须是正值．决定衰减周期．decay_rate...参数：  learning_rate：初始学习率．global_step：用于衰减计算的全局步数，非负.decay_steps：衰减步数，必须是正值．end_learning_rate：最低的最终学习率

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学习笔记：ReLU的各种变形函数

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一步步提高手写数字的识别率(3)

在《一步步构建卷积模型》这篇文章中我们介绍了如何从头构建卷积模型，如果我们使用TensorFlow框架，我们就不需要这么麻烦，只需调用其中的卷积函数即可。...不过在开始编程之前，还是简单介绍一下卷积神经网络。...() 接下来定义初始化函数初始化权重和偏置，我们需要给权重制造一些随机的噪声来打破对称，而给偏置增加一些小的正值(0.1)来避免死亡节点(dead neurons)。...在正式设计卷积神经网络的结构之前，先定义输入的placeholder，x是特征，y_是真实的标签。...在实际工作中，我们也通常遵循这样一个流程。通过这一系列的文章，想必对TensorFlow的编程流程也有一定的掌握。 参考 TensorFlow实战，黄文坚、唐源著，电子工业出版社。

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