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 ...

一.安装目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢慢长征路： ...

tf.global_variables_initializer() 此函数是初始化模型的参数 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这一句 tf.global_variables_initializer().run() 或者 sess.run ...

---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 ...

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 ...

https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/78879620 一般来说，打印tensorflow变量的函数有两个：tf.trainable_variables () 和 tf.all_variables ...

tf.trainable_variables 返回所有 当前计算图中 在获取变量时未标记 trainable=False 的变量集合 从1.4版本开始可以支持传入scope，来获取指定scope中的变量集合 ...

tf.truncated_normal_initializer 从截断的正态分布中输出随机值。 生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。 ARGS： mean：一个python标量或一个标量张量。要生成的随机值的均值 ...