tf.random.normal_tf.random.normal()没有按预期工作_tf.random.Normal()不会生成其他值 - 腾讯云开发者社区

pycharmpycharmtensorflow系统CPUCPUtensorflow版本2.2.01.8 2.代码报错修改 No1.tf.random_normal报错问题 tensorflow2.x版本里改为了tf.random.normal...# 1) 准备数据 X = tf.random.normal(shape=[100, 1]) # X = tf.random_normal(shape=[100, 1]) y_true = tf.matmul...(X, [[0.8]])+0.7 # 2) 构造模型 # 定义模型参数用变量 weights = tf.Variable(initial_value=tf.random.normal(shape=[...1, 1])) bias = tf.Variable(initial_value=tf.random.normal(shape=[1, 1])) y_predict = tf.matmul(X, weights...(shape=[1, 1])) bias = tf.Variable(initial_value=tf.random.normal(shape=[1, 1])) y_predict =

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TF-char5-TF2高级操作

拼接tf.concat(x, axis) 不会产生新的维度约束条件是：非合并的维度必须是一致的 axis指定拼接的轴；x条件是待合并的张量 import tensorflow a = tf.random.normal...([4,8,5]) b = tf.random.normal([6,8,5]) tf.concat([a,b], axis=0) # 结果是[10,8,5] 堆叠tf.stack(x, axis)...import tensorflow a = tf.random.normal([6,8]) b = tf.random.normal([6,8]) tf.stack([a,b], axis=0)...x = tf.random.normal([10,35,8]) result = tf.unstack(x,axis=0) len(result) # 结果为10；shape为[35,8] 数据统计...(loss) loss = tf.reduce_mean(loss) # 平均误差最值的索引号通过tf.argmax(x, axis)和tf.argmin(x, axis) out = tf.random.normal

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深度学习｜Tensorflow2.0进阶

对于我们最开始举的例子，代码实现方式如下： import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.random.normal([4, 50, 9]) b =...tf.random.normal([6, 50, 9]) c = tf.concat([a, b], axis=0) # print(c.shape) # (10, 50, 9) # 尝试对其他的纬度进行拼接...a = tf.random.normal([5, 50, 6]) b = tf.random.normal([5, 50, 7]) c = tf.concat([a, b], axis=2) # print...代码的实现方式如下： a = tf.random.normal([35, 8]) b = tf.random.normal([35, 8]) c = tf.stack([a, b], axis=0)...代码实现方式如下： x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) tf.tile(x, [2, 2, 1, 1]) # shape=(8, 64, 32, 3) ?

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TensorFlow 笔记

upgrade tensorflow-gpu # CPU 版本 pip install --upgrade tensorflow 基础索引与切片合并与分割合并合并 - 拼接 a = tf.random.normal...([4,35,8]) # 模拟成绩册 A b = tf.random.normal([6,35,8]) # 模拟成绩册 B tf.concat([a,b],axis=0) # 拼接合并成绩册 shape...=(10, 35, 8) 合并 - 堆叠 a = tf.random.normal([35,8]) b = tf.random.normal([35,8]) tf.stack([a,b],axis...=0) # 堆叠合并为 2 个班级，班级维度插入在最前 shape=(2, 35, 8) a = tf.random.normal([35,8]) b = tf.random.normal([35,8

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TensorFlow基础：常量

tf.constant #常量张量 tf.convert_to_tensor #转换成张量 tf.range #整数等差 tf.linspace #线性等分 tf.random.uniform # 均匀分布 tf.random.normal...tf.random.uniform创建元素值均匀分布的张量 u = tf.random.uniform(shape=[3,3],minval=0,maxval=5,dtype=tf.int32) # tf.random.normal...创建元素值正态分布的张量 v = tf.random.normal(shape=[6],mean= 0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32) with tf.Session

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【tensorflow2.0】低阶api--张量操作、计算图、自动微分

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深度学习｜Tensorflow2.0基础

([2, 2]) # 创建一般正态分布的张量 tf.random.normal([2, 2], mean=1, stddev=2) # 创建采样自[0,1)均匀分布的矩阵 tf.random.uniform...''' # 创建32x32的彩色图片输入，个数为4 x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) # 使用卷积神经网络 layer = tf.keras.layers.Conv2D...# 索引 # 创建一个4D的张量 x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) # 读取第1张图片的数据 x[0] # 读取第1张图片的第2行 x[0][1] # 读取第1张图片的第...([4,3,28,32]) g = tf.random.normal([4,3,32,2]) # 批量形式的矩阵相乘 f@g # 使用广播机制，先扩展再相乘 h = tf.random.normal(...[4,28,32]) # 扩展为[4,32,16] i = tf.random.normal([32,16]) tf.matmul(h,i)

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低阶API示范

[n,2],minval=-10,maxval=10) w0 = tf.constant([[2.0],[-1.0]]) b0 = tf.constant(3.0) Y = X@w0 + b0 + tf.random.normal...([n,1],mean = 0.0,stddev= 2.0) # @表示矩阵乘法,增加正态扰动 #使用动态图调试 w = tf.Variable(tf.random.normal(w0.shape...##使用autograph机制转换成静态图加速 w = tf.Variable(tf.random.normal(w0.shape)) b = tf.Variable(0.0) @tf.function

9081 0

扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（下）池化、Normalization层

padding="valid", data_format=None, **kwargs ) 这个strides在默认的情况下就是步长为2 下面看个例子： import tensorflow as tf x = tf.random.normal...pool_size=(2,2)) print(y(x).shape) >>> (4, 14, 14, 3) 如果你把strides改成1： import tensorflow as tf x = tf.random.normal...strides = 1) print(y(x).shape) >>> (4, 27, 27, 3) 如果再把padding改成‘same’: import tensorflow as tf x = tf.random.normal...看一个例子： import tensorflow as tf x = tf.random.normal((4,28,28,3)) y = tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D

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TF-char4-TF2基本语法

正态分布：卷积神经网络中卷积核张量W，tf.random.normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0) 均匀分布：对抗网络中的隐藏层z一般采样自均匀分布，tf.random.uniform...[i,j,k,…] x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) x[0] x[0][1][2] 切片通过?????: ???: ????...切片方式提取数据含头不含尾 step步长，可以为负数关于冒号和三个点的使用：都是表示某个维度上的所有数据 x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) x[1:3] x[...分场景，Broadcasting 机制都能通过优化手段避免实际复制数据而完成逻辑运算通过优化手段避免实际复制数据而完成逻辑运算，较少计算开销广播机制不会立即复制数据，逻辑上改变张量的形状 x = tf.random.normal...([2,4]) w = tf.random.normal([4,3]) b = tf.random.normal([3]) y = x@w+b # 等价于y = x@w + tf.broadcast_to

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扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则

bias_constraint=None, **kwargs ) 先看一个简单的例子： import tensorflow as tf input_shape = (4, 28, 28, 3) x = tf.random.normal...1.3.1 去卷积的例子1 import tensorflow as tf from tensorflow import keras input_shape = (4, 28, 28, 3) x = tf.random.normal...strides=2) print(y(x).shape) >>> (4, 57, 57, 10) 假如加上padding='same' input_shape = (4, 28, 28, 3) x = tf.random.normal...input_shape = (4, 28, 28, 3) initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0., stddev=1.) x = tf.random.normal...stddev): self.mean = mean self.stddev = stddev def __call__(self, shape, dtype=None)`: return tf.random.normal

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玩转GPU-Windows下tensorflow-gpu2.10看图急速入门

2.1import tensorflow as tfimport timeit# 使用cpu运算 def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'): cpu_a = tf.random.normal...([100000, 1000]) cpu_b = tf.random.normal([1000, 1000]) c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b) ...return c# 使用gpu运算 def gpu_run(): with tf.device('/gpu:0'): gpu_a = tf.random.normal([100000..., 1000]) gpu_b = tf.random.normal([1000, 1000]) c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b) return c...# 默认运算 def pu_run(): gpu_a = tf.random.normal([100000, 1000]) gpu_b = tf.random.normal([1000

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Windows下从零搭建深度学习环境Tensorflow+PyTorch（附深度学习入门三大名著）

import tensorflow as tf import timeit def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'): cpu_a = tf.random.normal...([10000, 1000]) cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000]) c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)...return c def gpu_run(): with tf.device('/gpu:0'): gpu_a = tf.random.normal([10000, 1000...]) gpu_b = tf.random.normal([1000, 2000]) c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b) return c

5742 0

TensorFlow2.0（5）：张量限幅

我们先手动实现这一过程，先定义一个向量： a = tf.random.normal([2,3],mean=10) a <tf.Tensor: id=39, shape=(2, 3), dtype=float32...以下面三个向量为例，同时进行限幅： t1 = tf.random.normal([3],mean=10) t1 t2 = tf.random.normal([3],mean=10) t2 t3 = tf.random.normal

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【玩转 GPU】Windows系统下tensorflow-gpu2.10看图急速入门

gpu性能：2.1import tensorflow as tfimport timeit# 使用cpu运算def cpu_run():with tf.device('/cpu:0'):cpu_a = tf.random.normal...([100000, 1000])cpu_b = tf.random.normal([1000, 1000])c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)return c# 使用gpu运算def...gpu_run():with tf.device('/gpu:0'):gpu_a = tf.random.normal([100000, 1000])gpu_b = tf.random.normal(...[1000, 1000])c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)return c# 默认运算def pu_run():gpu_a = tf.random.normal([100000,...1000])gpu_b = tf.random.normal([1000, 1000])c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)return ccpu_time = timeit.timeit

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TensorFlow2.X学习笔记(2)--TensorFlow的层次结构介绍

[n,2],minval=-10,maxval=10) w0 = tf.constant([[2.0],[-1.0]]) b0 = tf.constant(3.0) Y = X@w0 + b0 + tf.random.normal...([n,1],mean = 0.0,stddev= 2.0) # @表示矩阵乘法,增加正态扰动 #使用动态图调试 w = tf.Variable(tf.random.normal(w0.shape...tf.print("b =",b) tf.print("") train(5000) 使用autograph机制转换成静态图加速 python w = tf.Variable(tf.random.normal...[n,2],minval=-10,maxval=10) w0 = tf.constant([[2.0],[-1.0]]) b0 = tf.constant(3.0) Y = X@w0 + b0 + tf.random.normal...n,2],minval=-10,maxval=10) w0 = tf.constant([[2.0],[-1.0]]) b0 = tf.constant(3.0) Y = X@w0 + b0 + tf.random.normal

1.1K2 0

TF-char6-神经网络

""" x = tf.random.normal([2,784]) w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([784, 256], stddev=0.1...tf.matmul(x, w1) + b1 o1 = tf.nn.relu(o1) 层方式通过layers.Dense(units, activation) import tensorflow as tf x = tf.random.normal...# 输出层前向计算，[b, 64] => [b, 10] h4 = h3@w4 + b4 层方式通过layer.Dense类来实现 # 方式1：将每个网络分别建立出来，并且指定激活函数 x = tf.random.normal...fc3 = layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu) fc4 = layers.Dense(10, activation=None) # 依次通过各个层 x = tf.random.normal...4,28*28]) h1 = fc1(x) h2 = fc2(h1) h3 = fc3(h2) h4 = fc4(h3) # 通过输出层得到网络输出 # 通过Sequential容器来进行封装 x = tf.random.normal

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 2

: tf.reshape( tensor, shape, name=None ) 参数: tensor: 传入的张量- shape: 张量的形状- name: 数据名称例子: a = tf.random.normal...tf.transpose 格式: tf.transpose( a, perm=None, conjugate=False, name='transpose' ) 例子: a = tf.random.normal...格式: tf.expand_dims( input, axis, name=None ) 参数: input: 输入- axis: 操作的维度- name: 数据名称例子: a = tf.random.normal...tf.broadcast_to( input, shape, name=None ) 参数: input: 输入- shape: 数据形状- name: 数据名称例子: a = tf.broadcast_to(tf.random.normal

3152 0

Tensorflow入门

然后定义输入数据和模型参数：pythonCopy code# 输入数据x_data = [1, 2, 3, 4, 5]y_data = [5, 8, 11, 14, 17]# 模型参数W = tf.Variable(tf.random.normal...([1]))b = tf.Variable(tf.random.normal([1]))接下来，我们定义线性回归模型：pythonCopy code# 模型def linear_regression(x...600, 700, 800, 900, 1000], dtype=np.float32)然后，我们定义模型的结构和损失函数：pythonCopy code# 模型参数W = tf.Variable(tf.random.normal...(shape=[1]), name="weight")b = tf.Variable(tf.random.normal(shape=[1]), name="bias")# 线性模型def linear_model

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Eager Execution

* self.W + self.B # A toy dataset of points around 3 * x + 2 NUM_EXAMPLES = 2000 training_inputs = tf.random.normal...([NUM_EXAMPLES]) noise = tf.random.normal([NUM_EXAMPLES]) training_outputs = training_inputs * 3 + 2...format(shape, steps)) # Run on CPU: with tf.device("/cpu:0"): print("CPU: {} secs".format(measure(tf.random.normal...tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU"): with tf.device("/gpu:0"): print("GPU: {} secs".format(measure(tf.random.normal...different device to execute its operations: if tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU"): x = tf.random.normal

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tensorflow学习笔记（一）——《案例：自实现线性回归》代码校正调整

TF-char5-TF2高级操作

深度学习｜Tensorflow2.0进阶

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