Tensorflow2.0笔记 - Tensor的限值clip操作

        本笔记主要记录使用maximum/minimum,clip_by_value和clip_by_norm来进行张量值的限值操作。

import tensorflow as tf
import numpy as nptf.__version__#maximum/minimumz做上下界的限值
tensor = tf.random.shuffle(tf.range(10))
print(tensor)#maximum(x, y, name=None)
#对比x和y,保留两者最大值,可以用作保证最小值为某一个特定值
#https://blog.csdn.net/qq_36379719/article/details/104321914
print("=====tf.maximum(tensor, 5):\n", tf.maximum(tensor, 5).numpy())
print("=====tf.maximum(tensor, [6,6,6,5,5,5,4,4,4,3]):\n", tf.maximum(tensor, [6,6,6,5,5,5,4,4,4,3]).numpy())
#minimum作用和maximum正好相反,可以用来保证最大值为某一个特定值
print("=====tf.minimum(tensor, 5):\n", tf.minimum(tensor, 5).numpy())
print("=====tf.minimum(tensor, [6,6,6,5,5,5,4,4,4,3]):\n", tf.minimum(tensor, [6,6,6,5,5,5,4,4,4,3]).numpy())#clip_by_value,可以指定上下界参数
#这个函数本身可以用maximum和minimum组合实现
tensor = tf.random.shuffle(tf.range(10))
print(tensor)
#限定tensor的元素值在[2,5]区间
print("=====tf.clip_by_value(tensor,2,5):\n", tf.clip_by_value(tensor, 2, 5).numpy())#多维tensor
tensor = tf.random.uniform([2,3,3], maxval=10, dtype=tf.int32)
print(tensor)
print("=====tf.clip_by_value(tensor,2,5):\n", tf.clip_by_value(tensor, 2, 5).numpy())#relu函数限值,大于0的值保留原值,小于零的值变为0
#第一种方式(推荐),使用tf.nn.relu()
tensor = tf.random.uniform([3,3], minval=-10, maxval=10, dtype=tf.int32)
print(tensor)
print("=====tf.nn.relu(tensor):\n", tf.nn.relu(tensor).numpy())#第二种方式,使用maximum
print("=====tf.maximum(tensor, 0) simulates relu:\n", tf.maximum(tensor, 0).numpy())#根据范数来限值,clip_by_norm
#参考资料:https://blog.csdn.net/wn87947/article/details/82345537
#应用场景一般是针对梯度进行限值处理,通过范数clip会保持梯度方向不变
tensor = tf.convert_to_tensor([[3,2],[3,2]], dtype=tf.float32)
print(tensor)
print("Tensor Norm:", tf.norm(tensor).numpy())
clipped = tf.clip_by_norm(tensor, 3)
print("=====tf.clip_by_norm(tensor, 3):", clipped)
print("     Norm:", tf.norm(clipped))

        运行结果:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/658166.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

贪吃蛇---C语言---详解

引言 C语言已经学了不短的时间的,这期间已经开始C和Python的学习,想给我的C语言收个尾,想起了小时候见过别人的老人机上的贪吃蛇游戏,自己父母的手机又没有这个游戏,当时成为了我的一大遗憾,这两天发现C语…

【LeetCode】每日一题 2024_1_30 使循环数组所有元素相等的最少秒数(哈希、贪心、扩散)

文章目录 LeetCode?启动!!!题目:使循环数组所有元素相等的最少秒数题目描述代码与解题思路 LeetCode?启动!!! 今天的题目类型差不多是第一次见到,原来题目描述…

【PyCharm教程】PyCharm 安装、卸载和升级包

PyCharm 为特定的 Python 解释器提供了安装、卸载和升级 Python 包的方法。默认情况下,PyCharm 使用 pip 来管理项目包。对于 Conda 环境,您可以使用conda 包管理器。 在 PyCharm 中,您可以在Python 包工具窗口和 Python 解释器Settings/Pre…

化工企业能源在线监测管理系统,能源管理新利器

化工企业在开展化工生产活动时,能源消耗量较大,其节能潜力空间也较大,因此必须控制能耗强度,促进能效水平的稳步提升。化工企业通过能源现状的分析,能够实现能源使用情况的实时反馈与监管,从而达到节能减排…

直播不仅可以带货,还可以远程协作

直播是一种非常直观高效的信息共享模式,目前直播带货比较火,但我也不懂,现就我涉及的领域和实践做一些分享,目前我所做的直接互动分发系统在软硬件全系统闭环下,结合100ms级的低延迟,基本可以让人有深入其境…

全志R128基础组件开发——显示与屏幕驱动②

sys_config 参数说明 LCD 接口参数说明 lcd_driver_name Lcd 屏驱动的名字(字符串),必须与屏驱动的名字对应。 lcd_model_name Lcd 屏模型名字,非必须,可以用于同个屏驱动中进一步区分不同屏。 lcd_if Lcd Inte…

Trinamic推出步进电机低压微型电机驱动芯片

前言 TRINAMIC运动控制有限公司宣布推出全球最小的具有专利技术StealthChop™的单芯片电机驱动器。TMC2300为2相步进电机设置了高达1.2A RMS的标准和1.8V…11V DC的电压范围,它只需最低的功耗,让人根本觉察不到有电机的存在。 从现在开始,您只…

手把手教测试,全网内容最全最深-jmeter-Recording Controller(录制控制器)

5.1.6.14.Recording Controller(录制控制器) 第一步: 第二步:点击启动按钮,生成证书。证书在jmeter的bin目录下。 第三步:设置代理 第四步:抓取https包需要安装证书,在浏览器edge中安装 未完待续。。。 手…

防火墙的基础知识点

目录 1. 防火墙的定义: 2. 防火墙分类: 3. 防火墙的发展进程: 3.1传统防火墙 (包过滤防火墙)---一个严格的规则表: 3.2传统防火墙(应用代理防火墙)---每个应用添加代理 3.3传统防火墙 (状态检测防火墙)---首次检建立会话表…

【MBtiles数据索引和服务发布】GeoServer改造Springboot番外系列二

xyz地图服务访问示例:http://192.168.1.240:8081/gmserver/raster/xyz/firstWP:Imagery-raster/{z}/{x}/{y}.jpg 访问示例如下: mbtiles目录结构 根据z,x,y获取对应mbtiles文件路径的工具方法 说明:重点是使用getMb…

数据结构总结

数据结构总结 数据结构系列的文章从基本数据类型到数据结构,涵盖整型、布尔值、字符串、列表、元组、字典、集合、堆、栈、链表、树和图,以及队列和环等相关内容。 这里再补充一点:树和图都有更高阶的“玩法”,那就是加权——为每…

面对近期行情大起大落的伦敦银需要关注什么?

近期经常有听到投资者抱怨说,伦敦银价格没有明显趋势,很难做。确实,我们从日线图看,金价处于一个比较宽幅的横盘区间当中,近期的行情也是大涨大跌。投资者认为,面对大起大落的行情无从下手。下面我们就来讨…

必读人工智能数据管理的要点!

人工智能数据管理指企业如何管理系统中的数据。它是企业整体AI治理框架的关键组成部分。 在数据治理中,您可能希望包括以下要素: 可用性 数据提供给有需求的人员访问和使用。本文将回答企业中可访问数据人员的问题。 易用性 数据是结构化、已标注且…

河南省考后天网上确认,请提前准备证件照哦

✔报名时间:2024年1月18号一1月24号 ✔报名确认和缴费:2024年1月 31号一2月4号 ✔准考证打印:2024年3月12号一3月17号 ✔笔试时间:2024年3月16日-2024年3月17日。 ✔面试时间:面试时间拟安排在2024年5月中旬 报名网址&…

CCF-CSP 202312-2 因子化简(Java、C++、Python)

文章目录 因子化简题目背景问题描述输入格式输出格式样例输入样例输出样例解释子任务 满分代码JavaCPython线性筛法 因子化简 题目背景 质数(又称“素数”)是指在大于 1 的自然数中,除了 1 和它本身以外不再有其他因数的自然数。 问题描述…

2024.1.30

快速排序降序 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> int quick_sort(int arr[],int low,int high) {//基准值int keyarr[low];int low1low,high1high;if(low>high) return 0;while(low<high) {//high开始比较while(low1<high1…

安卓native报错:.cmake\api\v1\reply was not a directory

目录 前言一、报错信息二、报错分析总结 前言 之前编译的native工程提示找不到变量&#xff0c;使用Android studio新建的native工程也报错&#xff0c;这个原因苦了我好久&#xff0c;今天有时间仔细分析了下&#xff0c;希望能对同样有此问题的小伙伴有帮助。 一、报错信息…

提高 NFS Azure 文件共享性能

本文内容 适用于增加预读大小以提高读取吞吐量Nconnect另请参阅 本文介绍如何提高 NFS Azure 文件共享的性能。 适用于 展开表 文件共享类型SMBNFS标准文件共享 (GPv2)、LRS/ZRS 标准文件共享 (GPv2)、GRS/GZRS 高级文件共享 (FileStorage)、LRS/ZRS 增加预读大…

炒黄金 vs 炒股:探寻投资路线的差异和各自的优势

在当前不景气的股市&#xff0c;人们越来越关注分散投资的方式&#xff0c;以期降低风险并稳定资产。炒黄金成为了一个备受关注的投资选择&#xff0c;与传统炒股相比&#xff0c;它到底有什么区别呢&#xff1f;本文将从多个维度深入分析这两种投资方式的差异以及各自的优势。…

企业数字化转型会遇到哪些问题?思路是怎样的?

企业数字化转型在互联网时代的迅速发展下&#xff0c;行业领军企业都在逐步实现数字经济的发展&#xff0c;响应国家号召&#xff0c;将数字化技术应用完全应用到自身的企业&#xff0c;以提升企业价值。 那企业为什么要进行数字化转型呢? 数字化转型是在企业信息化已经完成的…