tensorflow说明文档(PS:持续更新)

前言

tensorflow是当前最流行的深度学习开发框架之一，下文是小编在学习过程中总结的一些常用API，供大家参考与使用，文档将持续更新，并按字母顺序排序，方便大家查找。

常用API

tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(
cell,
input_keep_prob=1.0,
output_keep_prob=1.0,
state_keep_prob=1.0,
variational_recurrent=False,
input_size=None,
dtype=None,
seed=None,
dropout_state_filter_visitor=None
)
RNN单元包装器，参数说明
cell:待包装的RNN单元
input_keep_prob:输入的dropout值
output_keep_prob:输出的dropout值
tf.contrib.rnn.GRUBlockCell(
num_units=None,
cell_size=None,
reuse=None,
)
参数说明
num_units:隐层的神经元个数
cell_size:和num_units相同
reuse:描述是否在现有范围内重用变量的布尔值。如果不为真，并且现有范围已经具有给定的变量，则会引发一个错误。
tf.contrib.rnn.LayerNormBasicLSTMCell(
num_units,
forget_bias=1.0,
input_size=None,
activation=tf.math.tanh,
layer_norm=True,
norm_gain=1.0,
norm_shift=0.0,
dropout_keep_prob=1.0,
dropout_prob_seed=None,
reuse=None
)
在基本的LSTM单元中添加layer normalization和dropout，参数说明
num_units:LSTM单元中隐层的神经元个数
forget_bias:遗忘门的遗忘系数
input_size:可弃用
activation:内部状态的激活函数
layer_norm:是否使用层标准化
norm_gain:层标准化gain初始值
norm_shift:层标准化shift初始值
dropout_keep_prob:dropout概率值
dropout_prob_seed:随机种子
reuse:描述是否在现有范围内重用变量的Python布尔值。如果不为真，并且现有范围已经具有给定的变量，则会引发一个错误。

结束语

本人大二学生一枚，学识尚浅，不喜勿喷，希望今日能抛砖引玉，请各位大佬一定不吝赐教！！！

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