创建方法 ...
tf.Variable 功能说明: 维护图在执行过程中的状态信息,例如神经网络权重值的变化。 参数列表: 参数名 类型 说明 initial value 张量 Variable 类的初始值,这个变量必须指定 shape 信息,否则后面 validate shape 需设为 False trainable Boolean 是否把变量添加到 collection GraphKeys.TRAINABLE ...
2018-08-24 10:29 0 3665 推荐指数:
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https://blog.csdn.net/gg_18826075157/article/details/78368924 ...
数据流图有两大组成部分: Tensor对象 Op对象 这二者的特性都是不可变的(immutable),在数据流图中对于普通Tensor来说,经过一次Op操作之后,就会转化为另一个Te ...
tf.Variable(<initial - value>,name=<optional - name>) 此函数用于定义图变量。生成一个初始值为initial - value的变量。 tf.get_variable(name,shape,dtype ...
刷课过程中思考到Variable和Tensor之间的区别,尝试发现在如下代码中: a = tf.Variable(tf.ones(1)) b = tf.add(a,tf.ones(1)) 1 2 a是Variable,而b是Tensor。发现自己对Variable和Tensor之间的区分了解不多 ...
1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递。 TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要 ...
二者的主要区别在于: tf.Variable:主要在于一些可训练变量(trainable variables),比如模型的权重(weights,W)或者偏执值(bias); 声明时,必须提供初始值; 名称的真实含义,在于变量 ...
https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要区别在于: tf.Variable:主要在于一些 ...