Web19 Sep 2024 · import tensorflow as tf class CnnUtils: def get_weight (self, shape): init=tf.truncated_normal (shape,stddev=0.1) return tf.Variable (init) def get_bias (self, … Web9 Apr 2024 · 三、进一步分析函数. tf.truncated_normal(shape, mean, stddev)这个函数产生正态分布，均值和标准差自己设定。 这是一个截断的产生正态分布的函数，生成的值服从 …

基于TensorFlow的FNN模型——MNIST手写数字识别器（三）之定 …

Web26 Oct 2024 · Finally, tf.Variable (tf.random_normal ( [5, 5, 32, 64])) is a bit harder to picture mentally, this results in a 4D-Tensor of size 5x5x32x64. This could represent a batch of 5 … Web10 Apr 2024 · 一共识别5种手势动作： 1. 剪刀动作 2.石头动作 3.布动作 4.OK动作 5.good动作 使用方法： 先用Train.py训练好模型参数，然后运行CallFrame.py调用出界面窗口， 点击窗口的相应按钮就可以在线检测手势动作，其中的执行手势按钮是和下位机通信（如STM32单片机）， 通过 ... asami meaning in japanese

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Webx = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 权重和偏置函数. 这一段代码表示初始化权重和偏置，目的是为了不在建立模型的时候反复做初始化操作，所以就定义了两个函数用于初始化。 Webshape: 张量的形状,比如5* 5. mean: 正态分布的均值. stddev: 正态分布的标准差. dtype: 输出的类型. seed: 一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样. name: 操作的名字（可 … Web[docs] def weight_variable_devonc(shape, stddev=0.1, name="weight_devonc"): return tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=stddev), name=name) [docs] def bias_variable(shape, name="bias"): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial, name=name) banihal to katra distance