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 ...
一.安装目前用了tensorflow deeplearning j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python . ,目前以更新到 . ,故安装最新版体验使用。 慢慢长征路:安装过程如下 : anaconda . : PYTHON . : tensorflow . : 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 .TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用 ...
2019-07-14 11:30 0 907 推荐指数:
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 ...
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 ...
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? global_variables_initializer 返回一个用来初始化 ...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 “Xavier” 。这个初始化器是用来保持每一层的梯度大小 ...
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 ...
CNN中最重要的就是参数了,包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢,我们能不能自己进行初始化呢? 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops ...
以下这些函数可以用于解决梯度消失或梯度爆炸问题上。 1. tf.clip_by_value Returns:A clipped Tensor. 输入一个张量t,把t中的每一个元素的值都压缩在clip_value_min和clip_value_max之间。小于min的让它等于 ...
以下这些函数可以用于解决梯度消失或梯度爆炸问题上。 tensorflow 中的clip_by_norm 1. tf.clip_by_value Returns:A clipped Tensor. 输入一个张量t,把t中的每一个元素的值都压缩 ...