tensorflow学习——tf.floor与tf.train.batch
来源:互联网 发布:加内特08年总决赛数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 11:55
1、tf.floor(x, name=None) 是向下取整,3.6=>3.0;
tf.ceil(x, name=None) 是向上取整,3.6=>4.0。
2、tf.train.batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity):[example, label]表示样本和样本标签,这个可以是一个样本和一个样本标签,batch_size是返回的一个batch样本集的样本个数。capacity是队列中的容量。这主要是按顺序组合成一个batch;
tf.train.shuffle_batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity, min_after_dequeue)。这里面的参数和上面的一样的意思。不一样的是这个参数min_after_dequeue,一定要保证这参数小于capacity参数的值,否则会出错。这个代表队列中的元素大于它的时候就输出乱的顺序的batch。也就是说这个函数的输出结果是一个乱序的样本排列的batch,不是按照顺序排列的。
上面的函数返回值都是一个batch的样本和样本标签,只是一个是按照顺序,另外一个是随机的
阅读全文
0 0
- tensorflow学习——tf.floor与tf.train.batch
- tensorflow学习——tf.train.Supervisor()与tf.train.saver()
- 关于Tensorflow中的tf.train.batch函数
- tebsorflow学习——tf.train.ExponentialMovingAverage与tf.train.exponential_decay
- tf.train.batch()
- Tensorflow:tf.train.SyncReplicasOptimizer
- tensorflow tf.train.SummaryWriter()
- tensorflow tf.train.batch之数据批量读取
- TensorFlow 学习(一)—— tf.get_variable() vs tf.Variable(),tf.name_scope() vs tf.variable_scope()
- tensorflow学习——tfreader格式,队列读取数据tf.train.shuffle_batch()
- tensorflow学习——tf.get_collection(), tf.identity()
- TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
- TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
- TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
- TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
- tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch的用法
- tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch的用法
- tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch的理解
- jQuery动画效果-向右移动放大
- hdu2048神,上帝以及老天爷(递推,,,,好好学数学)
- 报错信息The superclass "javax.servlet.http.HttpServlet" was not found on the Java Build Path
- 基于R-CNN的物体检测
- python3-语法与变量
- tensorflow学习——tf.floor与tf.train.batch
- 最长公共子序列
- Spring+Mybatis基本配置。
- HeapSort堆排序C++实现及相关背景知识
- codility TieRopes
- cassandra compaction strategy
- 数据录入快捷方式
- thrift,gRPC,rpcx,motan,dubbox等rpc框架对比
- 向右移动放大后点击按钮可以继续放大