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。 如果需要通過tf.get variable獲取一個已經創建的變量,需要通過tf.variable sc ...
2017-12-29 00:22 0 3101 推薦指數:
一、矩陣的基本操作 import tensorflow as tf # 1.1矩陣操作 sess = tf.InteractiveSession() x = tf.ones([2, 3], "float32") print("tf.ones():", sess.run(x ...
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 ...
1.TensorFlow 系統架構: 分為設備層和網絡層、數據操作層、圖計算層、API 層、應用層。其中設備層和網絡層、數據操作層、圖計算層是 TensorFlow 的核心層。 2.TensorFlow 設計理念: (1)將圖的定義和圖的運行完全分開。TensorFlow 完全 ...
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 ...
TensorFlow用張量這種數據結構來表示所有的數據。用一階張量來表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二階張量表示矩陣,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括號嵌套的層數。 1、編輯器 編寫tensorflow代碼 ...
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 ...
本系列筆記記錄了學習TensorFlow2的過程,主要依據 https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book 進行學習 首先需要明確TensorFlow 是一個面向於深度學習算法的科學計算庫,內部數據保存 ...