属性类
.eval() 取op的值
函数类
计算函数
tf.nn.dopout(L1, keep_prob)：keep_prob是设置层L1工作神经元的百分比
tf.nn.sigmoid()
tf.nn.softmax()
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y_hat, y)：交叉熵函数。
tf.add()：加减乘除
tf.subtract()
tf.multiply()
tf.divide()
tf.matmul()
tf.reshape(labels, [128, 1])
tf.reduce_max()
tf.reduce_mean()
tf.square()：平方
tf.sqrt()：开方
tf.squeeze()：去掉张量中长度为1的维度，相当于降维
算法函数
Optimizer
tf.train.GradientDescentOptimizer()：梯度下降
tf.train.AdadeItaOptimizer()
tf.train.AdagradOptimizer()
tf.train.AdagradDAOptimizer()
tf.train.MomentumOptimizer()
tf.train.AdamOptimizer()
tf.train.FtriOptimizer()
tf.train.ProximalGradientDescentOptimizer()
tf.train.ProximalAdagradOptimizer()
tf.train.RMSPropOptimizer()
功能函数
- tf.equal(a, b) ：比较是否相等
- tf.cast(a, “float”) :类型转换
- tf.placeholder(“float”, [None, 10]) ：None is for infinite 这是一个n行10列的动态矩阵
- tf.InteractiveSession(): 它能让你在运行图的时候，插入一些计算图
- tf.Session(): 需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。
- tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) ：高斯初始化生成一个 均值为-1，方差为4的矩阵
经验总结类
Tensorflow 定义的任何数据类型都推荐用 float32