变量的的创建、初始化、保存和加载 其实变量的作用在语言中相当，都有存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量（Tensor）存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。值可在之后模型训练和分析 ...

Tensorflow：模型变量保存 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow常用保存模型方法 使用 ...

tensorflow 变量共享涉及到几个常用的方法，tf.get_variable, tf.variable_scope, tf.reuse_variables等 为了记忆各个方法的功能，与其他方法做一个对比。 tf.variable 与 tf.get_variable tensorflow ...

https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example ...

1、TensorFlow中的变量和常量介绍 　　TensorFlow中的变量： 以上代码定义了一个state变量， 以上代码创建一个操作，使定义的变量加一，并将加一后的值赋给 new_value 赋值操作，将new_value 的值赋 ...

下边是上面代码输出的结果 ...

从初识tf开始，变量这个名词就一直都很重要，因为深度模型往往所要获得的就是通过参数和函数对某一或某些具体事物的抽象表达。而那些未知的数据需要通过学习而获得，在学习的过程中它们不断变化着，最终收敛达到较好的表达能力，因此它们无疑是变量。 正如三位大牛所言：深度学习是一种多层表示学习方法，用简单 ...

参考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。 官网给了一个case，当创建两层卷积 ...