tf.Variable()生成变量 tf.constant()生成常量 变量需要初始化: ...
Variable 的主要作用是维护特定节点的状态,如深度学习模型参数 创建 基础操作 创建 Variable 有两种方式 tf.Variable 创建唯一变量 tf.Variable 是一个操作 op ,返回值是 Variable tf.get variable 获取或者创建共享变量:获取指定属性 如name 的现有变量,如果该变量不存在,就新建一个变量 tf.Variable VS tf.get ...
2020-02-24 14:42 0 1424 推荐指数:
tf.Variable()生成变量 tf.constant()生成常量 变量需要初始化: ...
pytorch两个基本对象:Tensor(张量)和Variable(变量) 其中,tensor不能反向传播,variable可以反向传播。 tensor的算术运算和选取操作与numpy一样,一次你numpy相似的运算操作都可以迁移过来。 Variable variable是一种可以不断 ...
转载http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873 1. 首先看看比较简单的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用,方便参数命名管理 ...
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 ...
学了tf比较长一段时间了,一直没有搞懂tf中的variable_scope的用法。感觉有些知识点很零碎,这次看了一本书(质量比想象中的要好很多啊),整体的回顾一下tf。 1. tf变量管理 tf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 ...
Varibale 使用方法 实例: 实例讲解: 首先: #!/usr/bin/env python 这句话是指定python的运行环境,这种指定方式有两种,一种是指定python的 ...
最近由于项目需要,要对tensorflow构造的模型中部分变量冻结,然后继续训练,因此研究了一下tf中冻结变量的方法,目前找到三种,各有优缺点,记录如下: 1.名词解释 冻结变量,指的是在训练模型时,对某些可训练变量不更新,即仅参与前向loss计算,不参与后向传播,一般用于模型 ...
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 ...