經過兩周的努力，我們即將在c＃中完成tensorflow條件語句的構造，條件操作對資料流控制非常重要。 我們甚至修改並重新編譯了用c ++編寫的tensorflow核心庫，以便進行更新輸入操作。 雖然**仍然不能很好地工作，但它已經向前邁出了一大步。
tensorflow.net生成了錯誤的圖
tensorflow.net生成了正確的圖
由於scisharp團隊的無私奉獻，您的每一行**都充滿了力量。
固定condcontext，單元測試全部通過。
**片段輸出「if x 更多詳情請參考問題鏈結。
syncbn在TensorFlow中的實現
在syncbn之前我們先簡單介紹一下bn層以及多卡機制 bn層介紹 bn層中有兩個可訓練引數 beta,gamma 以及兩個統計引數 moving mean,moving variance 訓練過程和測試過程，bn層計算方式是不同的。訓練過程，beta和gamma與卷積層中的weight是一樣參與訓...
在TensorFlow中實現交叉熵
softmax回歸處理 神經網路的原始輸出不是乙個概率值，實質上只是輸入的數值做了複雜的加權和與非線性處理之後的乙個值而已，那麼如何將這個輸出變為概率分布？這就是softmax層的作用，假設神經網路的原始輸出為y1,y2,yn，那麼經過softmax回歸處理之後的輸出為 很顯然的是 而單個節點的輸出...
MNIST在TensorFlow中的實現及解釋摘要
交叉熵及其在tensorflow中的表示 回歸問題一般用均方誤差作成本函式，而對於分類問題，常用的成本函式是交叉熵 cross entropy 定義為 其中y是我們 的概率分布，y 是實際的分布。交叉熵可以看做反映 不匹配的指標，或者說該指標反映實際情況出乎預料的程度。注意交叉熵是非對稱的。在ten...