tensorflow 变量共享涉及到几个常用的方法,tf.get_variable, tf.variable_scope, tf.reuse_variables等 为了记忆各个方法的功能,与其他方法做一个对比。 tf.variable 与 tf.get_variable tensorflow ...
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2016-08-15 16:14 0 4145 推荐指数:
tensorflow 变量共享涉及到几个常用的方法,tf.get_variable, tf.variable_scope, tf.reuse_variables等 为了记忆各个方法的功能,与其他方法做一个对比。 tf.variable 与 tf.get_variable tensorflow ...
参考: https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。 官网给了一个case,当创建两层卷积 ...
当我们的神经网络拥有很复杂的模块时,我们使用TensorFlow提供的变量作用域(tf.variable_scope)来管理这些变量。 变量作用域的两个核心方法: 在上一篇文章中,我们已经有用到这两个方法,这一篇我们聚焦在这两方法的具体说明上。 tf.get_variable ...
1.共享变量用途 在构建模型时,需要使用tf.Variable来创建一个变量(也可以理解成节点)。当两个模型一起训练时,一个模型需要使用其他模型创建的变量,比如,对抗网络中的生成器和判别器。如果使用tf.Variable,将会生成一个新的变量,而我们需要使用原来的那个变量。这时就是通过引入 ...
上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题。 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像 ...
GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros。 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程 ...
这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义、函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作。 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard。他可以将训练过程中的各种数据展示出 ...