初始化函数 功能 主要参数 tf.constant_initializer 将变量初始化为给定常量 常量的取值(tf.constant_initializer(value ...
打开Python Shell,输入import tensorflow as tf,然后可以执行以下代码。 创建一个 的矩阵,并让所有元素的值为 . 类型为tf.float 创建一个 的矩阵,并让所有元素的值为 . 创建一个 的矩阵,使用 来填充。 类型为tf.int ,可忽略 创建一个 的矩阵,其中的元素符合正态分布,平均值是 ,标准偏差是 . 上面所有的值都可以用来初始化变量。例如用 . 来填 ...
2017-02-02 10:43 0 2723 推荐指数:
初始化函数 功能 主要参数 tf.constant_initializer 将变量初始化为给定常量 常量的取值(tf.constant_initializer(value ...
变量初始化实质 initializer操作的流程是调用Variable节点组中的Assign节点为节点操作单元分配初始值 变量初始化方法 tf.Variable_initializer([variable1, ……])可以初始化指定的变量,代替初始化全部变量,实际上其他的初始化方法大多是 ...
在TensorFlow的世界里,变量的定义和初始化是分开的,所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer,或者单个初始化。如下: ...
变量的的创建、初始化、保存和加载 其实变量的作用在语言中相当,都有存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训练模型时,用变量来存储和更新参数。变量包含张量(Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化,模型训练后它们必须被存储到磁盘。值可在之后模型训练和分析 ...
一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的: 也就是按照正态分布初始化权重,mean是正态分布的平均值,stddev是正态分布的标准差(standard deviation),seed ...
版权声明:本文为博主原创文章,如需转载请注明出处,谢谢。 https://blog.csdn.net/qq_38542085/article/details/78742295 初始代码 import pandas ...
,而且它的数值是可以在图的计算过程中随时改变的。因此,占位符通常用作图的输入(即训练数据),而变量用作 ...
上述代码是用于初始化剩余未被初始化的变量的函数 需要注意的是,我们一般采用tf.global_variables_initializer()作为初始化op会覆盖原来通过saver.restore()方式加载的变量状态,因此,不可采用此方法。 另外,如果采用sess.run ...