TensorFlowの学習を始めた時によく調べ直すメソッド

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