初始化函數 功能 主要參數 tf.constant_initializer 將變量初始化為給定常量 常量的取值(tf.constant_initializer(value ...
打開Python Shell,輸入import tensorflow as tf,然后可以執行以下代碼。 創建一個 的矩陣,並讓所有元素的值為 . 類型為tf.float 創建一個 的矩陣,並讓所有元素的值為 . 創建一個 的矩陣,使用 來填充。 類型為tf.int ,可忽略 創建一個 的矩陣,其中的元素符合正態分布,平均值是 ,標准偏差是 . 上面所有的值都可以用來初始化變量。例如用 . 來填 ...
2017-02-02 10:43 0 2723 推薦指數:
初始化函數 功能 主要參數 tf.constant_initializer 將變量初始化為給定常量 常量的取值(tf.constant_initializer(value ...
變量初始化實質 initializer操作的流程是調用Variable節點組中的Assign節點為節點操作單元分配初始值 變量初始化方法 tf.Variable_initializer([variable1, ……])可以初始化指定的變量,代替初始化全部變量,實際上其他的初始化方法大多是 ...
在TensorFlow的世界里,變量的定義和初始化是分開的,所有關於圖變量的賦值和計算都要通過tf.Session的run來進行。想要將所有圖變量進行集體初始化時應該使用tf.global_variables_initializer,或者單個初始化。如下: ...
變量的的創建、初始化、保存和加載 其實變量的作用在語言中相當,都有存儲一些臨時值的作用或者長久存儲。在Tensorflow中當訓練模型時,用變量來存儲和更新參數。變量包含張量(Tensor)存放於內存的緩存區。建模時它們需要被明確地初始化,模型訓練后它們必須被存儲到磁盤。值可在之后模型訓練和分析 ...
一開始沒看懂stddev是什么參數,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是這么寫的: 也就是按照正態分布初始化權重,mean是正態分布的平均值,stddev是正態分布的標准差(standard deviation),seed ...
版權聲明:本文為博主原創文章,如需轉載請注明出處,謝謝。 https://blog.csdn.net/qq_38542085/article/details/78742295 初始代碼 import pandas ...
,而且它的數值是可以在圖的計算過程中隨時改變的。因此,占位符通常用作圖的輸入(即訓練數據),而變量用作 ...
上述代碼是用於初始化剩余未被初始化的變量的函數 需要注意的是,我們一般采用tf.global_variables_initializer()作為初始化op會覆蓋原來通過saver.restore()方式加載的變量狀態,因此,不可采用此方法。 另外,如果采用sess.run ...