TensorFlow函數（五）參數初始化方法
1.初始化為常量 tf.constant_initializer(value, dtype) 生成一個初始值為常量value的tensor對象 value：指定的常量 dtype：數據類型 tf.zeros_initializer(dtype) 生成一個初始值全為 ...
原文：[tensorflow] tensorflow官方例子和傳統bp網絡的實現 -- 超參數初始化的重要性
首先准備mnist數據集 網上下載 和input.py。 input.py內容如下： test soft.py 官方例子如下 網址 ： 注意這句代碼中，傳入參數為mnist在電腦中的實際位置。 運行結果為： test nn.py傳統bp神經網絡: 第一次寫這個程序的時候，權重初始化的函數是： 權重隨機分布在 . , . 之間，訓練出來效果極差，大概 . 的准確率 。 后來多番檢查，確定問題在此，改 ...
2018-02-01 22:04 0 1305 推薦指數：
相關推薦
Delphi字符串與字符數組之間的轉換（初始化的重要性）
要初始化，否則可能出現一些意想不到的錯誤。雖然這里的buf 也進行了初始化，但是初始化不完全（並沒有考慮到 ...
Tensorflow選擇性初始化圖中的變量
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 ...
『TensorFlow』變量初始化
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 ...
TensorFlow 變量初始化
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： ...
tensorflow 1.0 學習：參數初始化（initializer)
http://www.cnblogs.com/denny402/p/6932956.html CNN中最重要的就是參數了，包括W,b。 我們訓練CNN的最終目的就是得到最好的參數，使得目標函數取得最小值。參數的初始化也同樣重要，因此微調受到很多人的重視，那么tf提供了哪些初始化參數的方法 ...
pytorch和tensorflow的愛恨情仇之參數初始化
pytorch和tensorflow的愛恨情仇之基本數據類型 pytorch和tensorflow的愛恨情仇之張量 pytorch和tensorflow的愛恨情仇之定義可訓練的參數 pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 關於參數初始化，主要的就是一些 ...
tensorflow 1.0 學習：參數初始化（initializer)
CNN中最重要的就是參數了，包括W,b。 我們訓練CNN的最終目的就是得到最好的參數，使得目標函數取得最小值。參數的初始化也同樣重要，因此微調受到很多人的重視，那么tf提供了哪些初始化參數的方法呢，我們能不能自己進行初始化呢？ 所有的初始化方法都定義在tensorflow/python/ops ...