函数积累
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了函数积累相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.tf.clip_by_value
将一个张量中的数值限制在一个范围内
常用:避免一些运算错误(比如log0是无效的)
cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))
2.tf.where()
where(condition, x=None, y=None,name=None)
condition:一个Tensor,数据类型为tf.bool类型
如果x、y均为空,那么返回condition中值为True的位置的Tensor:例如:x就是condition,y是返回值
如果x、y不为空,那么x、y必须有相同的形状。如果x、y是标量,那么condition参数也必须是标量。如果x、y是向量,那么condition必须和x的第一维有相同的形状或者和x形状一致
返回值:如果x、y不为空的话,返回值和x、y有相同的形状,如果condition对应位置值为True那么返回Tensor对应位置为x的值,否则为y的值.
以上是关于函数积累的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章