1. 基本

• tf.clip_by_value() 截?cái)?#xff0c;常和對數(shù)函數(shù)結(jié)合使用

  # 計(jì)算交叉熵crose_ent = -tf.reduce_mean(tf.log(y_*tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.))) a = tf.reshape(tf.range(6, dtype=tf.float32), [2, 3]) tf.clip_by_value(a, 2.5, 4.5) # 將值限定在 2.5 和 4.5 之間 array([[ 2.5, 2.5, 2.5],[ 3. , 4. , 4.5]], dtype=float32)

2. 條件分支：tf 下的三目運(yùn)算符

f(x,y)={a(x?y),a(y?x),x>yx≤y

tf.select(tf.greater(v1, v2), a*(v1-v2), a*(v2-v1))

當(dāng)然上式也可化為：f(x,y)=a|x?y|；

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9421958.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 学习（十）—— 工具函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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