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出于学习目的，我有一个任务是在tensorflow中进行线性和sigmoid运算。def sigmoid_op_forward(X):我很难理解sigmoid梯度
def sigmoid_op_backward(op,
浏览 0提问于2018-01-19得票数 2
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您能告诉我TensorFlow (2.0)中tf.nn.sigmoid函数的实际c++实现吗？只是为了教育目的。
谢谢。
浏览 23提问于2019-10-31得票数 2
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阅读tensorflow的源代码，我发现Sigmoid梯度计算定义如下。const AttrSlice& attrs, FunctionDef* g) {return GradForUnaryCwise(g, { {{"dx"}, "Mul", {"dy", "b"}},
浏览 3提问于2017-07-09得票数 1
在Keras文档中的培训示例中，
def binary_crossentropy(output, target, from_logits=False):
"""Binary crossentropy bet
浏览 8提问于2017-08-17得票数 8
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在中，我发现了一个很好的解释如何为我的超参数设置边界。不幸的是，我注意到使用tensorflow_probability.bijectors.Sigmoid变换会导致数值不稳定，从而导致[low, high]之外的参数值。我目前的解决办法是定义自己的sigmoid转换，它使用tensorflow_probability源代码注释中的替代实
浏览 7提问于2022-08-04得票数 0
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我想扩展TensorFlow的tf.nn.conv2d函数，让它在乘以滤波器之前对每个感受域中的输入(使用sigmoid或ReLU函数)设置阈值。实际的卷积操作是在Eigen中实现的，Eigen的卷积功能是在一个名为的函数中实现的。但是，我还没有找到choose函数的实现。c
浏览 1提问于2016-03-28得票数 2
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tensorflow中是否存在logit函数，即sigmoid函数的逆？我已经在谷歌上搜索过了，但没有找到。
浏览 0提问于2018-06-11得票数 6
数值稳定乙状结肠函数的实现与TensorFlow实现有什么不同？
在实现这两个函数sigmoid()和tf.nn.sigmoid() (或tf.sigmoid())时，我得到了不同的结果。第一种方法给出了nan，但精度很差(约为0.93%)，而第二种方法给出了很好的精度(约99.99%)。数值稳定的乙状结肠函数sigmoid()是由以下方法给出的
浏览 1提问于2019-05-18得票数 3
我试图研究LSTM cell中的矩阵乘法，我使用的模型是百度在Tensorflow中实现的DeepSpeech1。但是，当我试图获取在LSTM单元中执行乘法操作的矩阵(权重和输入，h)时，我创建了一个名为sess的交互激活，并且都使用了"print(Tensor.eval())"和"print(sess.run(args))"
浏览 1提问于2017-10-30得票数 0
你刚刚实现了一个线性函数。TensorFlow提供了多种常用的神经网络功能，如tf.sigmoid和tf.softmax。在这个练习中，计算z的sigmoid。在本练习中，您将:将张量转换为使用float32键入tf.cast，然后使用tf.keras.activations.sigmoid计算sigmoid。
练习2-乙状结肠实现下面的乙状结肠功能。", tf.floa
浏览 3提问于2021-05-02得票数 2
但我有一个错误我不知道输入形状中的错误来自哪里180568, 82))model.add(Dropout(0.2))
model.add(Activation('sigmoid
浏览 0提问于2021-01-22得票数 1
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我想要的输出不是1-热编码，而是像一个10维向量：[1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1]和输入类似于正常的MNIST数据集。我想用TensorFlow来建立一个模型来学习这一点，那么我应该选择哪种损失函数呢？
浏览 0提问于2016-11-16得票数 0
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我想建立一个神经元网络，我在问自己，这两个功能之间是否有区别？ tf.nn.tanh vs tf.tanh
浏览 140提问于2017-07-06得票数 2
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在GAN网络的中，鉴频器的输出类似于2.05145e+07，这导致了1 - disc_output -> 1-2.05145e+07=-2.05145e+07 (一个负数)，因此log(1-2.05145e一种解决方案是只允许log中的正值，就像done 一样。也许是不同的损失函数？
浏览 1提问于2017-08-04得票数 1
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我想在TensorFlow中创建heaviside步长函数。由于Heaviside函数是不可微的，我还需要选择导数近似并定义自定义梯度，因此完整的实现如下所示：
def heaviside(x: tf.Tensor, g
浏览 1提问于2018-04-12得票数 3
CuDNNGRU in TensorFlow 1.0非常快。但是当我转到TensorFlow 2.0时，我找不到CuDNNGRU。简单的GRU在TensorFlow 2.0中非常慢。有没有办法在CuDNNGRU中使用TensorFlow 2.0？
浏览 0提问于2020-02-29得票数 10
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Traceback (most recent call last): layers.Dense(64, activation='sigmoid')我的代码如下：from tensorflow import keraslayer:
laye
浏览 0提问于2018-07-15得票数 3
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我正在使用Tensorflow 2.0，并且正在尝试更新我的张量中的切片。 使用PyTorch中的普通项赋值时，它不起作用。import tensorflow as tf
tensor[:, :, 0] = tf.math.sigmoid([:, :, 0])因此，我不确定这是否是在渴望张量中进行项目赋值的最佳方法(我需要下面的代码块来实现</
浏览 65提问于2019-10-05得票数 6
我有一个简单的冻结tensorflow模型(在Keras中冻结)，我加载该模型，然后尝试使用它进行预测。我首先用python (下面的代码)做这件事，然后用C和libtensorflow (得到同样的结果)。我找到的示例提供了logits (激活前)作为最终输出，而不是激活后的类标签。我知道我可以在logits上操作sigmoid / softmax运算符，但这不是我想要做的。(我正在移植
浏览 0提问于2019-05-10得票数 0
我试图训练一个卷积自动编码器使用tensorflow.keras。这里，我有一个模型类API (我认为这就是它的名字)，它使用单个GPU (而不是实现multi_gpu_model)工作。但是，当我在一台带有4个GPU的机器上转换到这一点时，在定义多个GPU模型(这里称为parallel_autoencoder)时会出现一个错误。在过去，我使用完成了这个任务，这个语法运行得很好。我真的在寻求关于multi_gpu_model问题的建议，但是如果有人知道
浏览 3提问于2020-12-02得票数 1
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