Tensorflow中提供了通過變量名稱來創建和獲取一個變量的機制。通過這個機制，在不同的函數中可以直接通過變量的名字來使用變量，而不需要將變量通過參數的形式到處傳遞。該機制主要是通過tf.get_variable和tf.variable_scope函數來實現的。下面將分別介紹兩個函數的使用 ...

從初識tf開始，變量這個名詞就一直都很重要，因為深度模型往往所要獲得的就是通過參數和函數對某一或某些具體事物的抽象表達。而那些未知的數據需要通過學習而獲得，在學習的過程中它們不斷變化着，最終收斂達到較好的表達能力，因此它們無疑是變量。 正如三位大牛所言：深度學習是一種多層表示學習方法，用簡單 ...

1、TensorFlow中的變量和常量介紹 　　TensorFlow中的變量： 以上代碼定義了一個state變量， 以上代碼創建一個操作，使定義的變量加一，並將加一后的值賦給 new_value 賦值操作，將new_value 的值賦 ...

當我們的神經網絡擁有很復雜的模塊時，我們使用TensorFlow提供的變量作用域(tf.variable_scope)來管理這些變量。 變量作用域的兩個核心方法： 在上一篇文章中，我們已經有用到這兩個方法，這一篇我們聚焦在這兩方法的具體說明上。 tf.get_variable ...

name/variable_scope 的作用 充分理解 name / variable_scope TensorFlow 入門筆記 當一個神經網絡比較復雜、參數比較多時，就比較需要一個比較好的方式來傳遞和管理這些參數。而Tensorflow提供了通過變量名稱來創建 ...

names=[i.name for i in tf.all_variables()]for i in names: print i ker=tf.get_default_graph() ...

管理，另外這樣一來代碼的封裝性受到極大影響。因此，TensorFlow提供了一種變量管理方法：變量作用 ...

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 ...