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 ...
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:模型参数 可能需要长期保存,他们的值还需要不断迭代更新,也就是,它必须是可变的。 为了处理这个问题,所以就有了变量 Va ...
2018-11-21 20:04 0 1199 推荐指数:
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 ...
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 ...
tf.Variable()生成变量 tf.constant()生成常量 变量需要初始化: ...
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 ...
一、常用函数 1、转换tensor数据类型 输出: 2、tensor元素的最大值、最小值、求和与均值 输出: 参数说明:axis可以定义操作的方向。在矩阵中axis=0表示跨行,对各个列进行求和操作。通常axis ...