TF1与TF2的求和程序对比

news/2025/1/15 12:19:57/

TF1与TF2的求和程序对比

相比于TF1,TF2的变化某种程度上是翻天覆地的。TensorFlow2.0在1.x的基础上进行了重新设计,针对提高使用者的开发效率,对API做了精简,删除了冗余的API并使之更加一致。同时由原来的静态计算图转为动态计算图优先,使用function而不是session执行计算图。

一、两数求和程序

1、TF1的两数求和程序

2、TF2的两数求和程序

二、阶乘求和程序

1、TF1的阶乘求和程序


http://www.ppmy.cn/news/529904.html

相关文章

tf.keras.layers.Dense函数

函数原型 tf.keras.layers.Dense(units, activationNone, use_biasTrue,kernel_initializerglorot_uniform,bias_initializerzeros, kernel_regularizerNone,bias_regularizerNone,activity_regularizerNone, kernel_constraintNone,bias_constraintNone, **kwargs )函数说明 …

TF-IDF原理理解

什么是TF-IDF: TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency, 词频-逆文件频率),一种用于资讯检索和资讯探勘的常用加权技术。 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性…

TensorFlow下数据加载——tf.data的使用

1. 概述 在Pytorch中数据加载是通过torch.utils.data.dataset与torch.utils.data.dataloader完成的,而在TensorFlow中现在主推的是使用tf.data实现数据加载。此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 1)使用placeholder读内…

TF-IDF的简单理解

1、TF-IDF简介 TF:Term Frequency 词频,指的是给定一个词在该文档中出现的次数 IDF:Inverse Document Frequency 逆文档频率 可以简单的理解成:一个词语在一篇文章中出现的次数越多,同时在其他的所有文档中出现的次数…

ROS学习——tf2

一、TF2简介 Since ROS Hydro, tf has been “deprecated” in favor of tf2. tf2 is an iteration on tf providing generally the same feature set more efficiently. As well as adding a few new features. tf2是TF1的新版本,tf2包分为tf2和tf2_ros&#xff0c…

tf.Variable

class tf.Variable 一个变量通过调用run() 方法维持图的状态。你通过构造variable 类的实例来添加一个变量到图中。 Variable() 构造器需要一个初始值,可以是任意类型和shape 的Tensor。初始值定义了变量的type和shape。构造完成之后,变量的type和shap…

tf.cast

cast(x, dtype, nameNone) 将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, 那么将其转化成float以后,就能够将其转化成0和1的序列。反之也可以 a tf.Variable([1,0,0,1,1]) b tf.cast(a,dtypetf.bool) sess tf.Session() sess.ru…

tf.ConfigProto()详解

tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算 tf.ConfigProto一般用在创建session的时候,用来对session进行参数配置。 参数: 参数作用log_device_placement是否打印设备分配日志inter_op_parallelism_th…