TF定数は何をしますか？

tf 。一定の支持体は、定数、TFのようなだけではなく、均一なスカラーテンソルを任意。塗りつぶし。 tf 。フィルは、実行時に展開されたグラフでオペアンプを作成するので、効率的に大きなテンソルを表すことができます。

また、TF Reduce_meanは何をするのでしょうか？

tf 。 reduce_mean ： TensorFlowを使用して、軸に沿ったテンソルの平均を計算します。 tf 。 reduce_mean -TensorFlow reduce_mean操作を使用して、テンソルのさまざまな次元に沿ったテンソル要素の平均を計算します。

同様に、TF Variable_scopeとは何ですか？ tf 。 variable_scope （name_or_scope、reuse = None、initializer = None）変数スコープのコンテキストを返します。変数スコープを使用すると、誤って作成または共有しないようにチェックを提供しながら、新しい変数を作成し、すでに作成されている変数を共有できます。

同様に、TF float32とは何ですか？

tf 。 float32は、32ビット形式（1ビット符号、8ビット指数、および23ビット仮数）で格納される単精度小数点です（浮動小数点表現の詳細を参照してください）。

Pythonで定数をどのように作成しますか？

あなたの答え

いいえ、ありません。 Pythonでは、変数または値を定数として宣言することはできません。変更しないでください。
クラスにいる場合、同等のものは次のようになります。
class Foo（object）：CONST_NAME = "Name"
そうでなければ、それはただです。
CONST_NAME = "名前"
namedtupleを使用して定数を作成することもできます。

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TFとはどういう意味ですか？

TFは性交の略で、質問、感嘆、宣言のための便利な多目的インターネットの罵倒です。多くの場合、不信や嫌悪感などの感情を示すために単独で使用されます。

TFプレースホルダーは何をしますか？

プレースホルダは、我々は後日にデータを代入することを単純に変数です。これにより、データを必要とせずに、操作を作成して計算グラフを作成できます。 TensorFlowの用語では、これらのプレースホルダーを介してデータをグラフにフィードします。

TFキャストは何をしますか？

Cast ： cast （）を使用して、3つのブール値を0と1（FalseとTrueの場合）に変換します。平均を減らす：ブール値の平均を計算します。平均0.67を発見しました。これは、67％が等しいことを意味します。

Tensorの値を見つけるにはどうすればよいですか？

テンソル内の要素のサブセットにアクセスする主な方法は2つあり、どちらも例で機能するはずです。

インデックス演算子（tf。slice（）に基づく）を使用して、テンソルから連続したスライスを抽出します。入力= tf。
tfを使用します。 collect（）opを使用して、テンソルから非連続スライスを選択します。入力= tf。

テンソル形状とは何ですか？

テンソルは、すべてのタイプのデータを表すn次元のベクトルまたは行列です。テンソルのすべての値は、既知の（または部分的に既知の）形状を持つ同一のデータ型を保持します。データの形状は、行列または配列の次元です。テンソルは、入力データまたは計算結果から生成できます。

TensorFlowはどのように使用されますか？

これはオープンソースの人工知能ライブラリであり、データフローグラフを使用してモデルを構築します。これにより、開発者は多くの層を持つ大規模なニューラルネットワークを作成できます。 TensorFlowは主に、分類、認識、理解、発見、予測、作成に使用されます。

TensorFlowのopとは何ですか？

Opsはテンソルフローのコアと言われています。 TensorFlowは、計算をグラフとして表すプログラミングシステムです。グラフ内のノードはops（操作の略）と呼ばれます。 opは、0個以上のテンソルを取り、何らかの計算を実行し、0個以上のテンソルを生成します。

2Dテンソルとは何ですか？

2Dテンソルは行列と呼ばれます。

これは、行と列を持つ数値のグリッドとして視覚化できます。これらの列と行は2つの軸を表します。行列は2Dテンソルです。つまり、2次元であり、2軸のテンソルとも呼ばれます。

テンソルは機械学習でどのように使用されますか？

一般的なケースでは、軸の数が可変の規則的なグリッド上に配置された数値の配列は、テンソルと呼ばれます。これは、深層学習モデルのトレーニングと操作における機械学習で知られている用語と一連の手法であり、テンソルの観点から説明できます。

feed_dictは、プレースホルダーの値を渡すために使用されます。 '' 'print（ "中間結果Wx："、sess.run（Wx、 feed_dict = {x：[3,33]}））print（ "最終結果y："、sess.run（y、 feed_dict = {x ：[5,50]、b：[7,9]}））writer = tf.summary.FileWriter（ './ fetchesAndFeed'、sess.graph）writer.close（）

TF Get_variableとは何ですか？

tf 。 get_variable （name）は、テンソルフローグラフにnameという名前の新しい変数を作成します（または、nameが現在のスコープにすでに存在する場合は_を追加します）。この例では、var1というPython変数を作成しています。

変数のスコープとは何ですか？

スコープとは、変数の可視性を指します。つまり、プログラムのどの部分がそれを表示または使用できるかということです。通常、すべての変数にはグローバルスコープがあります。定義すると、プログラムのすべての部分が変数にアクセスできるようになります。変数のスコープを単一の関数に制限できると非常に便利です。