一些机器学习的实践 官网地址
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安装 python 3.5 64位，不能安装 python 3.6 目前不支持。
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安装 Visual C++ 2015 的运行库
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通过 pip install tensorflow 命令安装。
Mac 下安装
sudo -H pip install -U --timeout 3600 --retries 9999 tensorflow --ignore-installed pyparsing
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tf.nn.conv2d() 通过输入规定的四维input和filter计算二维卷积.
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tf.nn.max_pool() 对input进行池化
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tf.placeholder 插入一个待初始化的张量占位符
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tf.constant 创建一个张量常量
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tf.truncated_normal 从一个正态分布片段中输出随机数值
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tf.random_normal 生成正太分布随机数
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tf.random_uniform 均匀分布随机数
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tf.matmul 将矩阵相乘
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tf.reduce_mean 跨越维度的计算张量各元素的平均值
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tf.reshape 就是将tensor按照新的shape重新排列
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tf.square 对所有元素进行平方操作
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tf.nn.dropout 按概率来将x中的一些元素值置零，并将其他的值放大
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tf.ones | tf.zeros | tf.fill 生成矩阵，包括全1矩阵，全0矩阵和指定值
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tf.expand_dims 为张量+1维
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tf.pack 将一个R维张量列表沿着axis轴组合成一个R+1维的张量
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tf.concat 将张量沿着指定维数拼接起来
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tf.sparse_to_dense 稀疏矩阵转密集矩阵
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tf.random_shuffle 沿着value的第一维进行随机重新排列
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tf.argmax | tf.argmin 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值/最小值的位置。
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tf.equal 判断两个tensor是否每个元素都相等。返回一个格式为bool的tensor
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tf.cast 将x的数据格式转化成dtype
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tf.nn.embedding_lookup 将一个数字序列ids转化成embedding序列表示
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tf.trainable_variables 返回所有可训练的变量
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tf.gradients 计算导数
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tf.clip_by_global_norm 修正梯度值，用于控制梯度爆炸的问题
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tf.linspace | tf.range 产生等差数列
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tf.assign 给变量赋值