Hogyan működik a TF átformálása?
Hogyan működik a TF átformálása?

Videó: Hogyan működik a TF átformálása?

Videó: Hogyan működik a TF átformálása?
Videó: Счастье дурака | Слава Полунин | TEDxSadovoeRing 2024, November
Anonim

Tensorflow futási időben a Tensor nyersadatokból (byte tömb), alakból és dtype-ból áll, tf . átformálni onlychange shape, a nyers adatok és a dtype nem változott. -1 vagy Nincs benne tf . átformálni azt jelenti, hogy ez az érték kiszámítható.

Ennek megfelelően mi a TF változó?

A tf . Változó egy tenzort képvisel, amelynek értéke megváltoztatható, ha műveleteket futtatunk rajta. nem úgy mint tf . Tenzorobjects, a tf . Változó egyetlen session.run hívás kontextusán kívül létezik. Belsőleg a tf . Változó perzisztens tenzort tárol. Az egyes műveletek lehetővé teszik ennek a tenzornak az értékeinek olvasását és módosítását.

Másodszor, mi az Argmax a Tensorflow-ban? Az Tensorflow argmax megköveteli, hogy kijelölje a tenzor egy dimenzióját, hogy ez a tömbként működjön. import tenzoráramlás mint tf sess = tf. InteractiveSession() # Sincex[3] a legnagyobb szám(4), argmax (x) 3 x = [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1] tf. argmax (x, tengely=0).

Azt is megkérdezték, mi az a TF tenzor?

A Tenzor egy szimbolikus fogantyú a művelet egyik kimenetéhez. Nem tárolja a művelet kimenetének értékeit, hanem lehetőséget biztosít ezeknek az értékeknek a TensorFlow-ban történő kiszámítására. tf .compat.v1. Session. Ennek az osztálynak két elsődleges célja van: A Tensor átadható bemenetként egy másik művelethez.

Mi az a munkamenet futtatása?

A ülés lehetővé teszi gráfok vagy gráfok egy részének végrehajtását. Erőforrásokat foglal le (egy vagy több gépen), és tárolja a közbenső eredmények és változók tényleges értékeit.

Ajánlott: