はじめに
絶賛記事追記中です（17/10/18)
変数・定数など
tf.constant
- 定数
tf.variable
- 変数
tf.placeholder
- データが格納される予定地
- 出力結果などをここに放り込む
活性化関数
tf.nn.relu
- 活性化関数
- 0より大きい時に活性
- x = (y <= 0.0) ? 0.0 : y;
損失関数
tf.reduce_mean
- 自分のモデルと実データの差異に対応するコスト
- 平均を計算する関数
- 学習結果の正解率を出すのなどに使用
計算
tf.square
- 二乗をとる
最適化クラス
tf.train.RMSPropOptimizer
- 収束値に近づいた後、目的関数はほとんど同じ値に留まる。
- 参考
出力整備
tf.nn.softmax
- 0~1の結果にする
分類分からず
tf.matmul
- 行列積
- matrix multiplicationからきている
truncated_normal
- 正規分布かつ標準偏差の2倍までのランダムな値で初期化
- stddev：正規分布の標準偏差を指定する。1.0で標準正規分布
その他調べている時によく見かける旧メソッド
- tf.audio_summary -> `tf.summary.audio
- tf.contrib.deprecated.histogram_summary -> tf.summary.histogram
- tf.contrib.deprecated.scalar_summary -> `tf.summary.scalar
- tf.histogram_summary -> tf.summary.histogram
- tf.image_summary -> tf.summary.image
- tf.merge_all_summaries -> tf.summary.merge_all
- tf.merge_summary -> tf.summary.merge
- tf.scalar_summary -> tf.summary.scalar
- tf.train.SummaryWriter -> tf.summary.FileWriter
TensorFlow の "AttributeError: 'module' object has no attribute 'xxxx'" エラーでつまづいてしまう人のための移行ガイド