摘要：
import tensorflow as tfw = tf.constant(1.)x = tf.constant(2.)y = x*wwith tf.GradientTape() as tape: tape.watch([w]) y2 = x*wgrad1 = tape.gradient(y,[w 阅读全文
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一、softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 tensorflwo中举例: 二 信息熵： 在tensorflow中: 阅读全文
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import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasdef preprocess(x,y): x = tf.cast(x, dtype = tf.float32) /255. y = tf.cast(y, dtype = tf.int64) y = 阅读全文
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import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import datasetsimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'# x: [60k, 28 阅读全文
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from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() from tensorflow.python.client import device_lib import tensorflow as tf prin 阅读全文
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一、从本质上来讲tf.layers.Dense是一个类 tf.layers.dense是一个函数 二、从使用上来讲：Dense分成两步：第一步是定义层的结构；第二步传入数据；a=tf.layers.Dense(20,activation=tf.nn.tanh, name="u")(inputs) d 阅读全文
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import torchfrom torch import nnlstm = nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=2)print(lstm)x = torch.randn(10,3,100)out,(h,c) = lstm(x)print 阅读全文
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import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom matplotlib import pyplot as pltnum_time_steps = 50input_size = 1hid 阅读全文
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nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False) 参数说明 input_size输入特征的维度， 阅读全文