TensorFlow 学习（十）—

1. 基本

tf.clip_by_value() 截断，常和对数函数结合使用


# 计算交叉熵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)           # 将值限定在 2.5 和 4.5 之间
array([[ 2.5,  2.5,  2.5],[ 3. ,  4. ,  4.5]], dtype=float32)

2. 条件分支：tf 下的三目运算符

f(x,y)={a(x−y),a(y−x),x>yx≤y

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

当然上式也可化为：f(x,y)=a|x−y|；

转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9421958.html

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