恢复内容开始 当我们编写tensorflow代码时， 总是定义好整个计算图，然后才调用sess.run 去执行整个定义好的计算图， 那么有两个问题：一是当执行sess.sun 的时候， 程序是否执行了计算图上的所有节点呢 二是sees.run 中的fetch, 为了取回 Fetch 操作的输出内容, 我们在sess.run 里面传入tensor， 那这些tensor的先后顺序会影响最后的结果嘛 ...
2018-08-03 19:06 0 1354 推荐指数：
当我们训练自己的神经网络的时候，无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ，这行代码的官方解释是 初始化模型的参数。那么，它到底做了些什么？ 一步步看源代码：（代码在后面 ...
sess.run()由fetches和feed_dict组成 sess.run(fetches，feed_dict) sess.run是让fetches节点动起来，告诉tensorflow，想要此节点的输出。 fetches 可以是list或者tensor向量 ...
当我们训练自己的神经网络的时候，无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ，这行代码的官方解释是 初始化模型的参数。那么，它到底做了些什么？ global_variables_initializer 返回一个用来初始化 ...
1、个人理解： 1.1、tensorflow的 构建视图、构建操作... 都只是在预定义一些操作/一些占位，并没有实际的在跑代码，一直要等到 session.run 才会 实际的去执行某些代码 1.2、我们 预定义的 一大堆 视图/操作 等等，并不一定所有的都会执行 ...
以下为tf.Session().run 说明，其接受的fetches参数可以有多种类型。 下例中可以看到，当以列表作为参数，运算中有赋值时，大多数时候返回的是旧值，偶尔返回新值。 分开则不会。 表明列表中的运算是独立并行的。 ...
eval()只能用于tf.Tensor类对象，也就是有输出的Operation。对于没有输出的Operation, 可以用.run()或者Session.run() 所以我们训练的时候,对于优化器只能使用后者.而对于predict就只能使用前者. ...
1.用图（graph)来表示计算任务 2.用op(opreation)来表示图中的计算节点，图有默认的计算节点，构建图的过程就是在其基础上加节点。 3.用tensor表示每个op的 ...
在tensorflow中，eval和run都是获取当前结点的值的一种方式。 在使用eval时，若有一个 t 是Tensor对象，调用t.eval()相当于调用sess.run(t) 一下两段代码等效： result: 区别 两者的区别主要在于，eval一次只能得到 ...
