tf.Variable
创建方法 ...
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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 ...
tensorflow中的tf.Variable()
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Te ...
tensorflow中使用变量作用域及tf.variable(),tf,getvariable()与tf.variable_scope()的用法
一 .tf.variable() 在模型中每次调用都会重建变量，使其存储相同变量而消耗内存，如： def repeat_value(): weight=tf.variable(tf.random_normal([5,5,6]),name='weight') return weight ...
TensorFlow函数（二）tf.get_variable() 和 tf.Variable()
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 ...
tf.Variable和tensor的区别（转）
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(1)) b = tf.add(a,tf.ones(1)) 1 2 a是Variable，而b是Tensor。发现自己对Variable和Tensor之间的区分了解不多 ...
tf.Variable、tf.get_variable、tf.variable_scope以及tf.name_scope关系
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 ...
TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
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 ...