创建方法 ...
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 b tf.add a,tf.ones a是Variable,而b是Tensor。发现自己对Variable和Tensor之间的区分了解不多,所以搜索了一下,记录自己的思考,欢迎指教。 Variable是可更改的 mutable ,而Tensor是不可更改的。一个直接的例子就 ...
2018-10-15 16:41 1 1632 推荐指数:
创建方法 ...
https://blog.csdn.net/gg_18826075157/article/details/78368924 ...
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 ...
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Tensor。当前一个Tensor的使命完成之后就会被系统回收。 但在机器学习任务中,某些参数(eg ...
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 ...
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 ...