tf
深入了解tf.nn.bias_add()
tf.nn.bias_add() 是 TensorFlow 中使用最廣泛的 API 之一。它用於返回一個張量，該張量是輸入張量+傳入的偏置向量之和。在本文中，我們將從多個方面對 t…
深入探討tf.estimator
TensorFlow是一個強大的開源機器學習框架。tf.estimator是TensorFlow官方提供的高級API，提供了一種高效、便捷的方法來構建和訓練TensorFlow模型…
TensorFlow中的tf.log
一、概述 TensorFlow（簡稱TF）是一個開源代碼的機器學習工具包，總體來說，TF構建了一個由圖所表示的計算過程。在TF的基本概念中，其計算方式需要通過節點以及張量（Tens…
TensorFlow中的tf.add詳解
一、簡介 TensorFlow是一個由Google Brain團隊開發的開源機器學習框架，被廣泛應用於深度學習以及其他機器學習領域。tf.add是TensorFlow中的一個重要的…
tf.einsum 在TensorFlow 2.x中的應用
一、什麼是tf.einsum tf.einsum是TensorFlow的一個非常有用的API，這個函數被用於執行Einstein求和約定的張量積運算，可以在不創建中間張量的情況下計…
深入淺出: TensorFlow tf.stack
一、簡介 tf.stack提供了一種沿新軸堆疊張量列表的方法。它接受一系列張量，並返回所有張量堆疊在一起的單個張量。新軸的位置取決於axis參數的值。tf.stack和tf.con…
用tf.random_normal_initializer生成隨機數的方法
一、tf.random_normal_initializer是什麼 在TensorFlow中，隨機初始化是模型訓練中非常重要的一步。tf.random_normal_initial…
tensorflow中的tf.square函數
一、概述 在tensorflow中，tf.square是一個很常用的函數，它的作用是計算矩陣中每個元素的平方，並返回一個新的矩陣。在實際的深度學習應用中，tf.square函數常用…
了解tf.train.adamoptimizer
在神經網絡的訓練中，優化器算法至關重要。其中，Adam優化器也是一種常用的優化算法。TensorFlow提供了tf.train.AdamOptimizer來實現Adam優化算法，本…
淺析tf.float32
一、tf.float32與np.float32 在深度學習中，tf.float32是一種常見的數據類型，用來表示32位浮點數。與之相似的是np.float32，它同樣也是用來表示3…
tf.random_uniform詳解
tf.random_uniform是一個TensorFlow中常見的函數，被廣泛應用於深度學習中的各種模型。 一、均勻分布的隨機值生成 tf.random_uniform的主要作用…
深入理解tf.reshape的用法
在深度學習領域，數據處理是非常重要的一環，而reshape是其中一個常用的函數。tf.reshape是TensorFlow中一個用來重構張量形狀的函數，它的作用是將一個張量的形狀改…
探索tf.norm函數
在TensorFlow中，tf.norm函數可以用於計算矩陣和向量的範數。它的使用十分方便，並且支持多種不同的範數計算方式。這篇文章將會從多個角度探討tf.norm函數的用法和應用…
詳解tf.tensordot
一、簡介 TensorFlow是一個廣泛應用於機器學習的開源軟件庫。其中的tf.tensordot函數是進行張量點積操作的函數。張量是數學對象的概括，它對向量、矩陣等數學對象進行了…
TensorFlow中的tf.pad詳解
一、tf.pad概述 在TensorFlow中，tf.pad被用來對張量進行填充，使其大小滿足特定要求。填充的方式包括常數填充、邊緣填充、對稱填充等。tf.pad的參數包括輸入張量…
