---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 ...
个人理解: . tensorflow的 构建视图 构建操作... 都只是在预定义一些操作 一些占位,并没有实际的在跑代码,一直要等到 session.run 才会 实际的去执行某些代码 . 我们 预定义的 一大堆视图 操作 等等,并不一定所有的都会执行到,只有session.run 使用到的才会执行到。否则的话 在tensorflow视图里面仅仅是孤立的点 并没有数据流过它 . sess.run ...
2020-01-18 22:28 0 4478 推荐指数:
---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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
eval()只能用于tf.Tensor类对象,也就是有输出的Operation。对于没有输出的Operation, 可以用.run()或者Session.run() 所以我们训练的时候,对于优化器只能使用后者.而对于predict就只能使用前者. ...
1. tensorflow工作流程 如官网所示: 根据整体架构或者代码功能可以分为: 图1.1 tensorflow架构 如图所示,一层C的api接口将底层的核运行时部分与顶层的多语言接口分离开。 而根据整个的工作流程,又可以分为: 图1.2 不同系统组件之间的交互 而图1.2也是 ...
在tensorflow中,eval和run都是获取当前结点的值的一种方式。 在使用eval时,若有一个 t 是Tensor对象,调用t.eval()相当于调用sess.run(t) 一下两段代码等效: result: 区别 两者的区别主要在于,eval一次只能得到 ...