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美河在线_双曲正切函数_深度残差网络架构分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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操作的张力。虽然这看起来很详细,但有助于在以后的章节中了解这些方法,当这种方法可以使您更轻松地完成所有目标时。 取消操作 现在我们需要学习其他操作,我们可以添加一个张量图。 做好准备 除了标准的算术运算,TensorFlow还为我们提供了更多我们应该注意的运算。在继续之前,我们需要知道如何使用它们。同样,我们可以通过运行以下代码来创建图形会话: 将tensorflow作为tf导入 sess = tf.Session() 怎么做… TensorFlow在张量上具有标准操作:add(),sub(),mul()和div()。请注意,除非另有说明,否则本节中的所有这些操作都将逐元素评估输入: TensorFlow提供了div()和相关功能的一些变体。 值得一提的是div()返回与输入相同的类型。 这意味着,如果输入为整数,则它实际上返回除法的底限(类似于Python 2)。为了返回Python 3版本,该版本在除法之前始终将整数转换为浮点数并始终返回浮点数,TensorFlow提供了函数truediv()函数,如下所示: 打印(sess.run(tf.div(3,4))
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