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大約有 310 項(xiàng)符合查詢結(jié)果 ,庫內(nèi)數(shù)據(jù)總量為 78,355 項(xiàng)。(搜索耗時(shí):0.0094秒)

161.TensorFlow 在張量上應(yīng)用布爾掩碼

tf.boolean_maskboolean_mask ( tensor , mask , name = 'boolean_mask' ) 定義在:tensorflow/python/ops/array_ops.py.參見指南:張量變換>分割和連接對張量應(yīng)用布爾掩碼.Numpy 等同于 tensor[mask].#1-D 示例 tensor = [ 0 , 1 , 2 , 3 ] mask = np.array([True,Fa...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-nvek2cmu.html

162.利用標(biāo)量值填充TensorFlow張量

tf.fillfill( dims, value, name=None )參見指南:生成常量、序列和隨機(jī)值>>參數(shù)值傳感器創(chuàng)建一個(gè)填充了標(biāo)量值的張量.該操作創(chuàng)建一個(gè)形狀 dims 的張量,并將其填充為值.例如:# Output tensor has shape [2, 3]. fill([2, 3], 9) ==> [[9, 9, 9] [9, 9, ...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-onqp2ei6.html

163.如何使用TensorFlow的floor函數(shù)

tf.floorfloor( x, name=None ) 參考指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>基本數(shù)學(xué)函數(shù) 返回不大于 x 的元素最大整數(shù). 參數(shù): x:張量,必須是下列類型之一:half、float32、float64. name:操作的名稱(可選). 返回: 該函數(shù)返回一個(gè)張量,與 x 具有相同的類型. tf....

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-67vg2epy.html

164.TensorFlow使用isnan函數(shù)

函數(shù):tf.is_nanis_nan( x, name=None ) 請參閱指南:控制流程>調(diào)試操作 返回 X 的元素是 NaN 的.NaN 是代表非數(shù)字值的特殊值,用于指示某個(gè)值不是數(shù)字. 參數(shù): x:張量,必須是下列類型之一:half,float32,float64. name:操作的名稱(可選). 返...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-8rnb2f4u.html

165.TensorFlow:tf.matrix_inverse函數(shù)

tf.matrix_inverse 函數(shù)matrix_inverse( input, adjoint=None, name=None ) 參考指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>矩陣數(shù)學(xué)函數(shù) 計(jì)算一個(gè)或多個(gè)平方可逆矩陣或它們的 adjoints(共軛轉(zhuǎn)置). 輸入是一個(gè)形狀為 [..., M, M] 的張量,其最內(nèi)部的 2 維構(gòu)成方形矩陣.輸出是與...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-39tu2fgu.html

166.TensorFlow函數(shù):tf.parallel_stack

tf.parallel_stack 函數(shù)parallel_stack ( values , name = 'parallel_stack' ) 定義在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 參見指南:張量變換>分割和連接 將 rank-R張量列表堆疊為一個(gè) rank-(R+1)張量平行. 要求在圖形構(gòu)建時(shí)知道輸入的形狀. 將 value...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-zdwj2fu1.html

167.tf.range函數(shù):創(chuàng)建數(shù)字序列

tf.range 函數(shù)range(limit, delta=1, dtype=None, name='range') range(start, limit, delta=1, dtype=None, name='range') 該函數(shù)的使用定義在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 請參閱指南:生成常量,序列和隨機(jī)值>序列 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)字序列. 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-5taw2h1h.html

168.tf.rank函數(shù):返回TensorFlow張量的秩

tf.rank 函數(shù)rank( input, name=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 參見指南:張量轉(zhuǎn)換>形狀的確定和改變 返回張量的秩. 返回0維的 int32 Tensor,它表示 input 的秩. 例如:# shape of tensor 't' is [2, 2, 3] t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-lani2h2z.html

169.TensorFlow函數(shù):tf.reduce_any

tf.reduce_any 函數(shù)reduce_any( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 請參閱指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>減少 在張量的維度上計(jì)算元素的 "邏輯或". 按照axis給定的維度減少input_tensor.除非 k...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-d2y32hgr.html

170.TensorFlow函數(shù):tf.reduce_max

tf.reduce_max 函數(shù)reduce_max( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 請參閱指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>減少 計(jì)算一個(gè)張量的各個(gè)維度上元素的最大值. 按照axis給定的維度減少input_tensor....

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-wvzy2hqq.html

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tf.boolean_maskboolean_mask ( tensor , mask , name = 'boolean_mask' ) 定義在:tensorflow/python/ops/array_ops.py.參見指南:張量變換>分割和連接對張量應(yīng)用布爾掩碼.Numpy 等同于 tensor[mask].#1-D 示例 tensor = [ 0 , 1 , 2 , 3 ] mask = np.array([True,Fa...

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162.利用標(biāo)量值填充TensorFlow張量

tf.fillfill( dims, value, name=None )參見指南:生成常量、序列和隨機(jī)值>>參數(shù)值傳感器創(chuàng)建一個(gè)填充了標(biāo)量值的張量.該操作創(chuàng)建一個(gè)形狀 dims 的張量,并將其填充為值.例如:# Output tensor has shape [2, 3]. fill([2, 3], 9) ==> [[9, 9, 9] [9, 9, ...

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163.如何使用TensorFlow的floor函數(shù)

tf.floorfloor( x, name=None ) 參考指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>基本數(shù)學(xué)函數(shù) 返回不大于 x 的元素最大整數(shù). 參數(shù): x:張量,必須是下列類型之一:half、float32、float64. name:操作的名稱(可選). 返回: 該函數(shù)返回一個(gè)張量,與 x 具有相同的類型. tf....

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函數(shù):tf.is_nanis_nan( x, name=None ) 請參閱指南:控制流程>調(diào)試操作 返回 X 的元素是 NaN 的.NaN 是代表非數(shù)字值的特殊值,用于指示某個(gè)值不是數(shù)字. 參數(shù): x:張量,必須是下列類型之一:half,float32,float64. name:操作的名稱(可選). 返...

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165.TensorFlow:tf.matrix_inverse函數(shù)

tf.matrix_inverse 函數(shù)matrix_inverse( input, adjoint=None, name=None ) 參考指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>矩陣數(shù)學(xué)函數(shù) 計(jì)算一個(gè)或多個(gè)平方可逆矩陣或它們的 adjoints(共軛轉(zhuǎn)置). 輸入是一個(gè)形狀為 [..., M, M] 的張量,其最內(nèi)部的 2 維構(gòu)成方形矩陣.輸出是與...

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166.TensorFlow函數(shù):tf.parallel_stack

tf.parallel_stack 函數(shù)parallel_stack ( values , name = 'parallel_stack' ) 定義在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 參見指南:張量變換>分割和連接 將 rank-R張量列表堆疊為一個(gè) rank-(R+1)張量平行. 要求在圖形構(gòu)建時(shí)知道輸入的形狀. 將 value...

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167.tf.range函數(shù):創(chuàng)建數(shù)字序列

tf.range 函數(shù)range(limit, delta=1, dtype=None, name='range') range(start, limit, delta=1, dtype=None, name='range') 該函數(shù)的使用定義在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 請參閱指南:生成常量,序列和隨機(jī)值>序列 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)字序列. 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)...

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168.tf.rank函數(shù):返回TensorFlow張量的秩

tf.rank 函數(shù)rank( input, name=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 參見指南:張量轉(zhuǎn)換>形狀的確定和改變 返回張量的秩. 返回0維的 int32 Tensor,它表示 input 的秩. 例如:# shape of tensor 't' is [2, 2, 3] t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2...

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169.TensorFlow函數(shù):tf.reduce_any

tf.reduce_any 函數(shù)reduce_any( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 請參閱指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>減少 在張量的維度上計(jì)算元素的 "邏輯或". 按照axis給定的維度減少input_tensor.除非 k...

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170.TensorFlow函數(shù):tf.reduce_max

tf.reduce_max 函數(shù)reduce_max( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 請參閱指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>減少 計(jì)算一個(gè)張量的各個(gè)維度上元素的最大值. 按照axis給定的維度減少input_tensor....

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