xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x_input') x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1]) 中的reshape起到了什么作用？

时间: 2024-05-27 12:12:30 浏览: 78
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使用vue.js2.0 + ElementUI开发后台管理系统详细教程（二）

reshape的作用是将输入的数据xs按照给定的形状[-1, 28, 28, 1]进行重新排列，并返回新的tensor x_image。在这个例子中，reshape函数的参数中[-1, 28, 28, 1]表示将xs分成若干个28×28大小的图片，每个图片有1个通道。这个重新排列后的tensor可以作为神经网络的输入。
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xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,20])# ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) keep_prop=tf.placeholder(tf.float32)应该怎么改

这段代码主要是定义了三个占位符，分别是输入的 xs，输出的 ys，以及 dropout 的保留比例 keep_prop。如果要根据具体需求进行修改，可以考虑以下几个方面： 1. xs 的 shape：[None,20] 表示输入的数据有 None 个...

# define placeholder for inputs to network xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) # ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prop = tf.placeholder(tf.float32)什么意思

其中 xs 是输入的占位符，它的维度为 [None, 20]，表示可以接受任意数量的样本，每个样本的特征维度为 20。ys 是输出的占位符，它的维度为 [None, 1]，表示可以接受任意数量的样本，每个样本的输出维度为 1...

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) # ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prop = tf.placeholder(tf.float32)出现这样错误怎么改AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

xs = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 20]) ys = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prob = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32) 请注意，以上代码中的 keep_prob 变量名...

xs= tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,input_size]) #64列不知道几行 ys = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,num_class])怎么改成tf.function

xs = tf.TensorSpec(shape=[None, input_size], dtype=tf.float32) ys = tf.TensorSpec(shape=[None, num_class], dtype=tf.float32) # 执行函数 train_step(xs, ys) 这样，原来的程序段就被封装在一个名为 ...

datas_placeholder=tf.placeholder(tf.float32,[None,32,32,3]) labels_placeholder=tf.placeholder(tf.int32,[None]) dropout_placeholder=tf.placeholder(tf.float32)

这段代码是在 TensorFlow 中定义了三个占位符...它的数据类型是 tf.float32。 这些占位符用于在 TensorFlow 图执行过程中接收输入数据。在实际运行模型时，需要将实际的数据传递给这些占位符，以便进行计算和训练。

state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke

可以推测出这是TensorFlow中的一个RNN模型，并且其中包含了一个GRU的单元。state、p_keep和learning_rate都是占位符，在模型的训练过程中用于传入实际的值。其中p_keep被用作Dropout的概率，而CELL_SIZE则表示GRU...

self.X = tf.placeholder(tf.float32,(None,None,size)) self.Y = tf.placeholder(tf.float32,(None,output_size))

这段代码是在 TensorFlow 中定义了两个占位符，分别为 X 和 Y 。X 是一个大小未知的二维张量，它的第一维是样本数量，第二维是特征数量，size 是特征的维度；Y 是一个大小未知的一维张量，它的长度是样本...

input_image = tf.placeholder("float", [None, 80, 100, 4]) # 游戏像素 action = tf.placeholder("float", [None, output]) # 操作用TensorFlow2代码改写

input_image = tf.keras.Input(shape=(80, 100, 4), dtype=tf.float32) action = tf.keras.Input(shape=(output,), dtype=tf.float32) 这里使用tf.keras.Input函数来创建输入占位符，其中shape参数指定输入...

for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 这里想要输入16张图应该怎么修改

将 image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 改为 image = tf.reshape(image, [16, 208, 208, 3])。 3. 创建一个占位符 x，其形状为 [16, 208, 208, 3]。 修改后的代码如下所示： python for ...

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

x = tf.keras.Input(shape=(None, 784)) prob = tf.keras.Input(shape=()) y = model(x, prob) y_ = tf.keras.Input(shape=(None, 10)) # 定义损失函数 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf....

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）...

解释一下 mask = tf.placeholder("int32", [None, 1]) labels = tf.placeholder("float", [None, num_classes])

- mask = tf.placeholder("int32", [None, 1])：创建一个名为 mask 的占位符，数据类型是 int32，形状是 [None, 1]，其中 None 表示该维度可以是任意长度，1 表示该维度只有一个元素。这种形状通常用于...

x_input = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,M])

这行代码定义了一个 Tensorflow 的占位符（placeholder），它可以接收一个形状为 [None, M] 的浮点型张量作为输入。这里的 None 表示这个维度可以接受任意长度的输入。在实际使用时，我们可以通过调用 Tensorflow 的...

input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, None]) output_targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, None])

在 TensorFlow 2.x 中，你可以使用 tf.keras.Input 函数来替换 tf.placeholder，并且使用 tf.data.Dataset 来替换 feed_dict。下面是一个可能的修改方法： python import tensorflow as tf batch_size = ...

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) 请注意，使用 tf.compat.v1.placeholder() 方法仅适用于 TensorFlow 1.x 版本，不建议在新项目中使用。建议尽可能升级到 TensorFlow 2.0 及更高版本。

import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

- 输入占位符：x 表示输入的图片，y 表示图片对应的标签，num_classes 表示类别数目，因为是多分类问题，所以 y 是一个大小为 [None, num_classes] 的矩阵，其中 None 表示数据集大小可以是任意值。 - 卷积层：使用...
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