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 https: www.cnblogs.com silence tommy p .html 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 ...
2018-09-11 11:52 0 751 推荐指数:
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 ...
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 ...
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函数用于定义过程,在执行的时候再赋具体的值 参数: dtype:数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape:数据形状。默认是None,就是一维值 ...
tf.placeholder()函数 Tensorflow中的palceholder,中文翻译为占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,还是静态图的设计思想,整个设计理念是计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python ...
tf.placeholder()函数作为一种占位符用于定义过程,可以理解为形参,在执行的时候再赋具体的值。 参数: dtype:数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape:数据形状。默认是None,就是一维值,也可以多维,比如:[None ...
创建方法 ...
创建方法 ...