tf.Variable ,tf.matmul, tf.reduce_sum这三种方法是什么意思

时间: 2024-06-02 09:11:26 浏览: 139
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这三种方法都是 TensorFlow 中的函数。 1. tf.Variable：用于创建可训练的变量，可以用来存储模型的参数，例如权重和偏置项等。创建后，变量可以通过 TensorFlow 的优化器进行训练和更新。 2. tf.matmul：用于进行矩阵乘法操作。矩阵乘法是深度学习中常用的操作，例如在神经网络中，用于计算输入数据和权重矩阵之间的乘积。 3. tf.reduce_sum：用于计算张量的元素之和，可以沿着指定的轴进行计算。在深度学习中，通常用于计算损失函数的值，例如交叉熵损失函数的计算。
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X_parameters = tf.Variable(tf.random_normal([bookNo, num_features],stddev = 0.35)) Theta_parameters = tf.Variable(tf.random_normal([userNo, num_features],stddev = 0.35)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-4) loss = 1/2 * tf.reduce_sum(((tf.matmul(X_parameters, Theta_parameters, transpose_b = True) - rating_norm) * record) ** 2) + 1/2 * (tf.reduce_sum(X_parameters ** 2) + tf.reduce_sum(Theta_parameters ** 2)) train = optimizer.minimize(loss) tf.summary.scalar('loss', loss)

具体来说，它使用tf.matmul()函数计算X_parameters和Theta_parameters的乘积，得到预测的评分矩阵，然后使用tf.reduce_sum()函数计算预测评分与真实评分之间的差异（差的平方），并乘以record矩阵（即评分矩阵是否有...

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cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.math.log(y), reduction_indices=[1])) tf.add_to_collection('losses', cross_entropy) loss = tf.add_n(tf.get_collection('losses')) # 定义优化器 ...
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contractive = lam * tf.reduce_sum(tf.square(dh) * tf.reduce_sum(tf.square(W), axis=1), axis=1) return mse + contractive 需要注意的是，TensorFlow的函数名和用法与Keras略有不同，例如K.mean改为...

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This needs gradients relative to img什么意思

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