摘要：
目录 一 tf.contrib.layers中的具体函数介绍 1.tf.contrib.layers.conv2d()函数的定义如下： 2.tf.contrib.layers.max_pool2d()函数的定义如下： 3.tf.contrib.layers.avg_pool2d()函数定义 4.tf 阅读全文
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最近在研究学习TensorFlow，在做识别手写数字的demo时，遇到了tf.nn.conv2d这个方法，查阅了官网的API 发现讲得比较简略，还是没理解。google了一下，参考了网上一些朋友写得博客，结合自己的理解，差不多整明白了。 方法定义tf.nn.conv2d (input, filter 阅读全文
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tf.expand_dims() 转载：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/60811035 TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。当然，我们常用tf 阅读全文
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继上文https://blog.csdn.net/weixin_42078618/article/details/82999906探讨了embedding层的降维效果，时隔一个月，分享一下嵌入层在NPL领域的巨大作用。 本文的发表建立在了解文本转向量（如one-hot）的用法的前提上。 首先，继续假 阅读全文
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函数： tf.nn.embedding_lookup( params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None ) 参数说明： params: 表示完整的嵌入张量，或者除了第一维度之 阅读全文
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1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128]， X的维度为[?, 8]，组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下：即根据每一行X中的一个数，从W中取出对应行的128个数据，比如X[1, 3]个数据是3062 阅读全文
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前言：最近做一个实验，遇到TensorFlow变量作用域问题，对tf.name_scope()、tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较，记录相关笔记：tf.name_scope()、tf.variable_scope()是两个作用域函数，一般与两个创建/调用变量的函数tf.va 阅读全文
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举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。 官网给了一个case，当创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量，但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量，一共有4个变量：conv1_weights,conv1_biases, 阅读全文
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tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter=Non 阅读全文
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最近在看TensorFlow的变量管理，发现很多代码中tf.variable_scope()参数的数量及意义还不太清楚，特此记录： def __init__(self, name_or_scope, default_name=None, values=None, initializer=None, 阅读全文