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tf.Variable

如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。...变量的秩为P，指标是秩为q的张量。指标必须是整数张量，包含自指标。它必须是shape [d_0，…， d_{Q-2}， K]，其中0 的秩为P，指标是秩为q的张量。指标必须是整数张量，包含自指标。它必须是shape [d_0，…， d_{Q-2}， K]，其中0 < K <= P。

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【深度学习】实例第三部分：TensorFlow

([3, 3]) #报错，静态形状一旦固定就不能再设置静态形状 # 动态形状可以创建一个新的张量，改变时候一定要注意元素的数量要匹配 new_pld = tf.reshape(pld, [3, 4])...#0-列方向 1-行方向 # segment_sum: 沿张量的片段计算总和 # 函数返回的是一个Tensor,它与data有相同的类型,与data具有相同的形状 # 但大小为 k(段的数目)的维度...([2, 3], mean=0.0, stddev=1.0), name="variable") # 变量必须显式初始化, 这里定义的是初始化操作，并没有运行 init_op...(x, [[2.0]]) + 5.0 # 矩阵相乘必须是二维的 # 第二步：建立线性回归模型 # 建立模型时，随机建立权重、偏置 y = wx + b # 权重需要不断更新，所以必须是变量类型. trainable...(x, [[2.0]]) + 5.0 # 矩阵相乘必须是二维的 # 第二步：建立线性回归模型 # 建立模型时，随机建立权重、偏置 y = wx + b # 权重需要不断更新，所以必须是变量类型. trainable

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    TensorFlow 2.8.0正式上线，修复众多Bug，发布50多个漏洞补丁

    不过也有网友已经迫不及待的期待 TensorFlow 3.0 的到来，并表示 TensorFlow 1 到 TensorFlow 2 是一个巨大的飞跃，将来 2 到 3 又会有哪些亮眼的表现呢？...当为 False 时，.save () 函数不会保存任何已构建的 TRT 引擎；如果为 True（默认），则保留原始行为； TrtGraphConverterV2 提供了一个名为 .summary ()...它显示了每个 TRTEngineOp 及其输入和输出的形状和 dtype，并提供了详细版本摘要。...，它可以使用任意等级密集和稀疏的张量。...对于不规则张量，尽管输入张量仍然是 2 级，但现在可以通过在特征配置中指定输出形状或通过 build 方法来激活 2 级或更高级别。

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    tensorflow（一）windows 10 python3.6安装tensorflow1.4与基本概念解读

    ]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...(matrix1, matrix2) 默认图有三个节点, 两个 constant() op, 和一个 matmul() op....张量的阶是张量维数的一个数量描述，下面的张量（使用python中list定义的）就是2阶： t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵...会话负责传递 op 所需的全部输入，op 通常是并发执行的。...下面代码中有 tf.initialize_all_variables，是预先对变量初始化， Tensorflow 的变量必须先初始化，然后才有值！而常值张量是不需要的。

    1.8K40

    tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

    ]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...(matrix1, matrix2) 默认图有三个节点, 两个 constant() op, 和一个 matmul() op....张量的阶是张量维数的一个数量描述，下面的张量（使用python中list定义的）就是2阶： t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵...会话负责传递 op 所需的全部输入，op 通常是并发执行的。...下面代码中有 tf.initialize_all_variables，是预先对变量初始化， Tensorflow 的变量必须先初始化，然后才有值！而常值张量是不需要的。

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    tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

    ]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...(matrix1, matrix2) 默认图有三个节点, 两个 constant() op, 和一个 matmul() op....张量的阶是张量维数的一个数量描述，下面的张量（使用python中list定义的）就是2阶： t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵...会话负责传递 op 所需的全部输入，op 通常是并发执行的。...下面代码中有 tf.initialize_all_variables，是预先对变量初始化， Tensorflow 的变量必须先初始化，然后才有值！而常值张量是不需要的。

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    tensorflow（一）windows 10 python3.6安装tensorflow1.4与基本概念解读

    ]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...(matrix1, matrix2) 默认图有三个节点, 两个 constant() op, 和一个 matmul() op....张量的阶是张量维数的一个数量描述，下面的张量（使用python中list定义的）就是2阶： t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵...会话负责传递 op 所需的全部输入，op 通常是并发执行的。...下面代码中有 tf.initialize_all_variables，是预先对变量初始化， Tensorflow 的变量必须先初始化，然后才有值！而常值张量是不需要的。

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    深度学习_1_Tensorflow_1

    =None,graph=None) 运行ops与tensor # fetches 需要run的内容 有多个时使用[] # 不是op不能run 例:sum2 = 1+3 # 但 sum3=1+tf.constant...tensorflow中 # tf.reshape:创建新的张量 动态形状 # tf.Tensor.set_shape:更新Tensor的静态形状 # 静态形状 (当数量不确定时可以,切不能跨维度...,2) plt.set_shape([3,2]) # shape=(3,2) plt.set_shape([4,2]) # 此时不能修改 # 动态形状 (注意元素个数不能改变,可跨维度) new_plt...========================================== # 线性回归原理及实现 # 1,转备好特征和目标值 # 2,建立模型 模型参数必须是变量 # 3,求损失函数,误差...,b # 矩阵相乘必须是二维的 y_true= tf.matmul(x,[[0.7]])+0.8 # 2,建立模型 # 随机的权重与偏置,让进行优化 # 只能使用变量定义

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    tf.sparse

    例如，给定指标=[[1,3]，[2,4]]，参数值=[18,3.6]指定稀疏张量的元素[1,3]取值为18，张量的元素[2,4]取值为3.6。...indices表示的稠密张量中非零值的指标。返回值：一个int64的二维张量，具有dense_shape [N, ndims]，其中N是张量中非零值的个数，ndims是秩。op将值作为输出产生的操作。...N个与sp_indices对应的非空值。sp_shape: int64类型的张量。一维。输入稀疏量的形状。dense:张量。必须具有与sp_values相同的类型。r d。稠密张量操作数。...N个与sp_indices对应的非空值。sp_shape: int64类型的张量。一维。输入稀疏量的形状。dense:张量。必须具有与sp_values相同的类型。r d。稠密张量操作数。...softmax(...): 将softmax应用于一个批处理的N-D稀疏张量。sparse_dense_matmul(...): 乘以稀疏张量(秩2)A由稠密矩阵B表示。

    1.9K20

    TensorFlow会话的配置项

    需要注意的是，第一个创建的会话会为将来创建的所有会话设置这个线程的数值，除非use_per_session_threads被设置为True，或者是session_inter_op_thread_pool...如果这个参数设置为True，那么一个操作在下列情况下会被放在CPU上运行： 1.操作没有GPU的实现 2.没有已知的GPU 3.需要与来自CPU的reftype输入进行协同定位 bool log_device_placement...设置为True的话，会用输出的数据的形状信息来标注每个节点，只要这个形状能被静态的推导出来。 bool place_pruned_graph：是否放置修建的图。...如果设置为True，在图中执行函数内联。 enum Level：优化的等级。L1(=0)为默认的等级，会执行如下优化：1.通用子表达式删除；2.常量合并。L0(=-1)为没有优化。...关闭的设置参数为OFF（=-1），其他参数（ON_1，ON_2）是打开编译器，并且数值越高，越为主动积极。

    2K40

    【TensorFlow篇】--Tensorflow框架初始，实现机器学习中多元线性回归

    Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。...自动计算它依赖的一组节点，并且首先计算依赖的节点 w = tf.constant(3) x = w + 2 y = x + 5 z = x * 3 with tf.Session() as sess:...y_pred - y) * xj i代表行 j代表列 gradients = 2/m * tf.matmul(tf.transpose(X), error)#矩阵和向量相乘会得到新的向量 一组梯度 #...# 需要做的是使用placeholder()并且给输出的tensor指定数据类型，也可以选择指定形状 # 如果你指定None对于某一个维度，它的意思代表任意大小 A = tf.placeholder...: [[1, 2, 3]]})#等价于session.run（B）一行数据三个维度 B_val_2 = B.eval(feed_dict={A: [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]})

    59710

    TensorFlow实现XOR

    一、TensorFlow基础 1、概念 TF使用图表示计算任务，图包括数据（Data）、流（Flow）、图（Graph） 图中节点称为op，一个op获得多个Tensor Tensor为张量，TF中用到的数据都是...([0,0,1.0,0,0,1.0,0,0,1.0]) z = tf.matmul(x3,y3) # Session激活z,得到计算结果 with tf.Session() as sess:...tf.train.GradientDescentOptimizer是实现梯度下降算法的优化器。...二、机器学习、深度学习概念 1、代价函数 整个训练集上所有样本误差的平均。 2、目标函数 经过优化后，期望获得的函数。 3、激活函数 负责将神经元的输入映射到输出端。增加神经网络模型的非线性。...三、TensorBoard与计算图可视化 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。

    76210

    独家 | 一文读懂TensorFlow（附代码、学习资料）

    图的构建 构建图的第一步，是创建源OP(source op)，源操作不需要任何输入，例如常量(constant)，源操作的输出被传递给其它操作做运算。...举个例子：对于标签3，对应的“one-hot vector”为[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]，所以训练集的标签mnist.train.labels为形状为[55000, 10]的二维数组。...因此对于给定的输入图片 x 它代表的是数字 i 的证据可以表示为 其中Wij 为 i 像素对 j字符的权重，bi 为数字类 i 的偏置量，j 代表给定图片 x 的像素索引用于像素求和。...我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量。我们用2维的浮点数张量来表示这些图片，这个张量的形状是[None，784]。...我们用tf.matmul(X，W)表示x乘以W，对应之前等式里面的，这里x是一个2维张量拥有多个输入。然后再加上b，把和输入到tf.nn.softmax函数里面。这样就得到了推断结果y。

    1.7K101

    Tensortflow学习笔记

    (tf.random_normal(2,3,stddev=2, mean=0, seed=1)) 表示生成正态分布随机数，形状两行三列，标准差是 2，均值是 0，随机种子是 1。...tf.matmul = np.dot a= tf.matmul(X, W1) y= tf.matmul(a, W2) 基本思想是with所求值的对象必须有一个enter()方法，一个exit()方法。..., y 轴坐标值, 该点的高度, levels=等高线的高度) plt.show() NN优化三元素：正则化、滑动平均、学习率 √在 Tensorflow 中，正则化表示为: 首先，计算预测结果与标准答案的损失值...()) with tf.control_dependencies([train_step, ema_op]): train_op = tf.no_op(name='train') 其中，滑动平均和指数衰减学习率中的...##前向传播 前向传播就是搭建模型的计算过程，让模型具有推理能力，可以针对一组输入 给出相应的输出。

    50210

    TensorFlow 高效编程

    我们定义参数函数为g(x，w)= w0 x ^ 2 + w1 x + w2，它是输入x和潜在参数w的函数，我们的目标是找到潜在参数，使得g(x, w)≈f(x)。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个某个维度为一的张量的时候，TF 会隐式地填充它的单一维度方向，以确保和另一个操作数的形状相匹配。...所以，对一个[3,2]的张量和一个[3,1]的张量相加在 TF 中是合法的。...([10, 3, 4]) tf.matmul(a, b) # c is a tensor of shape [10, 2, 4] 我们之前在广播部分谈到的另一个例子，是支持广播的加法操作： a = tf.constant

    1.6K10

    tf.Graph

    默认图形是当前线程的属性。如果您创建了一个新线程，并且希望在该线程中使用默认图形，则必须在该线程的函数中显式地添加一个带有g.as_default()。以下代码示例是等价的: # 1....add_shapes:如果为真，则向每个节点添加一个“_output_shapes”列表attr，其中包含每个输出的推断形状。 返回值： 一个GraphDef协议缓冲区。...如果op为None，则ignore_exists必须为True，并且新范围将重置所有托管和设备约束。 参数： op:将所有已创建的op(或没有)进行协作的op。...ignore_exists:如果为真，则只在上下文中应用此op的托管，而不是应用堆栈上的所有托管属性。如果op为None，则此值必须为True。...input_types:(可选)将是操作所使用的张量的类型的DTypes列表。默认情况下，在输入中使用每个输入的基本DType。期望引用类型输入的操作必须显式指定input_types。

    1.6K20

    通过五个真实应用场景，深入理解如何使用 TypeScript 枚举（enum）

    每个形状类型（Circle, Rectangle）都表示为 ShapeType 枚举的一个成员。 Shape 接口有一个 type 属性，它必须是 ShapeType 枚举的一个成员。...（Circle, Rectangle）扩展了基础的 Shape 接口，并且必须将其 type 属性设置为对应的枚举值。...Rank 枚举定义了扑克牌的等级，从 Ace 到 King。 2、获取牌值的函数： getCardValue 函数接受一个 Rank 类型的参数，并返回该牌的数值。...对于 Ace 到 Ten，它们的数值等于等级本身。对于 Jack、Queen 和 King，它们的数值为 10。 3、定义牌的接口： Card 接口描述了一张牌的结构，包括花色、等级和颜色属性。...颜色属性是根据花色派生的，红色花色（Hearts 和 Diamonds）为红色，黑色花色（Clubs 和 Spades）为黑色。

    42110

    阿里将 TVM 融入 TensorFlow，在 GPU 上实现全面提速

    Transformer 的形状与输入语句的长度和解码器步长有关。一般来说小于 30。 至于 batch 维度，当给定推理 batch 大小时，它是固定数字。...例如，如果 batch size 是 16，beam size 是 4，batch 维度是 16 * 4 * #head (在 multi-headattention 中 head 的数目，通常为 8)...集成 TensorFlow 在我们的工作负载中，batch 矩阵相乘的输入形状是有限的，易于提前枚举。...同时，还将生成一个适合大多数形状的通用 batch 矩阵相乘内核，为没有提前生成内核的形状提供回退机制。 我们将生成的针对特定形状的高效内核和回退机制集成到 Tensorflow 中。...我们开发了一些融合操作，例如 BatchMatMulTranspose 或 BatchMatMulAdd——使用 TVM runtime API 为确定输入形状启动特定生成的内核或调用回退内核。

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