TF định hình lại hoạt động như thế nào?
TF định hình lại hoạt động như thế nào?

Video: TF định hình lại hoạt động như thế nào?

Video: TF định hình lại hoạt động như thế nào?
Video: Định tuyến tĩnh và thực hành mô phỏng với Packet Tracer 2024, Tháng mười một
Anonim

Trong thời gian chạy tensorflow, một Tensor bao gồm dữ liệu thô (mảng byte), hình dạng và kiểu, tf . định hình lại chỉ thay đổi hình dạng, với dữ liệu thô và loại không thay đổi. -1 hoặc Không có trong tf . định hình lại có nghĩa là giá trị thsi có thể được tính toán.

Theo đó, biến TF là gì?

MỘT tf . Biến đổi đại diện cho một tensor mà giá trị của nó có thể được thay đổi bằng cách chạy các hoạt động trên đó. không giống tf . Tensorobjects, a tf . Biến đổi tồn tại bên ngoài ngữ cảnh của một cuộc gọi session.run đơn lẻ. Trong nội bộ, một tf . Biến đổi lưu trữ một tensor bền bỉ. Các hoạt động cụ thể cho phép bạn đọc và sửa đổi các giá trị của tensor này.

Thứ hai, Argmax trong Tensorflow là gì? Các Tensorflow argmax yêu cầu bạn chỉ định một thứ nguyên của tensor của bạn để hoạt động như mảng đó. nhập khẩu dòng chảy căng thẳng như tf sess = tf. InteractiveSession () # Sincex [3] là số lớn nhất (4), argmax (x) là 3 x = [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1] tf. argmax (x, trục = 0).

Cũng hỏi, TF tensor là gì?

MỘT Tensor là một xử lý tượng trưng cho một trong những đầu ra lý thuyết của một Hoạt động. Nó không giữ các giá trị của đầu ra của hoạt động đó, nhưng thay vào đó cung cấp một phương tiện tính toán các giá trị đó trong một TensorFlow tf .compat.v1. Session. Lớp này có hai mục đích chính: A Tensor có thể được chuyển như một đầu vào cho một Hoạt động khác.

Phiên chạy là gì?

MỘT phiên họp cho phép thực hiện đồ thị hoặc một phần của đồ thị. Nó phân bổ tài nguyên (trên một hoặc nhiều máy) cho máy đó và giữ các giá trị thực tế của các kết quả trung gian và các biến.

Đề xuất: