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1.tensorflow中梯度求解的几种方式1.1tf.gradientstf.gradients(ys,xs,grad_ys=None,name='gradients',colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients=False,aggregation_method=None,stop_gradients=None,unconnected_gradients=tf.UnconnectedGradients.NONE)计算ys关于xs的梯度,tf.gradients返回的结果是一个长度为len(xs)的tensor列表list,例如tf.gradients(y,[x1,x2,x3]返回[...
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1、对于矩阵(matrix)而言multiply是对应元素相乘,而*、np.matmul()函数与np.dot()函数相当于矩阵乘法(矢量积),对应的列数和行数必须满足乘法规则;如果希望以数量积的方式进行,则必须使用np.multiply函数,如下所示:a=np.mat([[1,2,3,4,5]])b=np.mat([[1,2,3,4,5]])c=np.multiply(a,b)print(c)结果是[[1491625]]a=np.mat([[1,2,3,4,5]])b=np.mat([[1],[2],[3],[4],[5]])d=a*bprint(d)#a...
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序列解包(SequenceUnpacking)是Python中非常重要和常用的一个功能,可以使用非常简洁的形式完成复杂的功能,大幅度提高了代码的可读性,减少了程序员的代码输入量。例如,可以使用序列解包功能对多个变量同时进行赋值。>>>x,y,z=1,2,3#多个变量同时赋值>>>v_tuple=(False,3.5,'exp')>>>(x,y,z)=v_tuple>>>x,y,z=v_tuple>>>x,y,z=range(3)#可以对range对象进行序列解包>>>x,y,z=map(str,range...
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