random()print (d)輸出:0
這裡需要注意的是,這兩個操作並不是可逆的,對於用一個卷積核,經過轉置卷積操作後並不能恢復到原始的數值,只是保留了原始的形狀形象化的轉置卷積視覺化轉置卷積,以上式的第一列為例這裡將輸入還原為一個2*2的張量,新的卷積核由於左上角有非零值,可以
initialize_all_variables()sess = tf
where、tf
互動式使用:文件中的Python示例使用一個會話Session來 啟動圖, 並呼叫Session.run()方法執行操作
一般來說,工業中應用的模型都是比較大型的,其訓練的過程都是比較耗時的,如果我們訓練我們模型的時候都是from scratch,可想而知這樣的時間代價是比較大的,另外,當我們的模型訓練好需要部署到我們的手機,或則其他種類的嵌入式系統時,甚至微
sess = tf
390597一般步驟總結√ 0 匯入模組,生成模擬資料集import常量定義生成資料集√1 前向傳播:定義輸入、引數和輸出x= y_=w1= w2=a= y=√2 反向傳播:定義損失函式、反向傳播方
官方文件在tf/nn/conv2d
這裡面的原因我不太明白,但解決方案是有的,將判斷語句改為下面的程式碼:HttpSession sess = request
with tf
run(c))tf