參考: https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 舉例說明 TensorFlow中的變量一般就是模型的參數。當模型復雜的時候共享變量會無比復雜。 官網給了一個case,當創建兩層卷積 ...
tensorflow 變量共享涉及到幾個常用的方法,tf.get variable, tf.variable scope, tf.reuse variables等 為了記憶各個方法的功能,與其他方法做一個對比。 tf.variable 與 tf.get variable tensorflow中有兩種方法生成變量variable, 一種是tf.get variable , 另一種是tf.Variab ...
2018-05-13 12:08 0 1386 推薦指數:
參考: https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 舉例說明 TensorFlow中的變量一般就是模型的參數。當模型復雜的時候共享變量會無比復雜。 官網給了一個case,當創建兩層卷積 ...
https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example ...
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.共享變量用途 在構建模型時,需要使用tf.Variable來創建一個變量(也可以理解成節點)。當兩個模型一起訓練時,一個模型需要使用其他模型創建的變量,比如,對抗網絡中的生成器和判別器。如果使用tf.Variable,將會生成一個新的變量,而我們需要使用原來的那個變量。這時就是通過引入 ...
上次說到了 TensorFlow 從文件讀取數據,這次我們來談一談變量共享的問題。 為什么要共享變量?我舉個簡單的例子:例如,當我們研究生成對抗網絡GAN的時候,判別器的任務是,如果接收到的是生成器生成的圖像,判別器就嘗試優化自己的網絡結構來使自己輸出0,如果接收到的是來自真實數據的圖像 ...
GAN網絡架構分析 上圖即為GAN的邏輯架構,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是輸入變量x,標簽的標准比較簡單(二分類么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros。 網絡具體形狀大體如上,具體數值有所調整,生成器過程 ...
這一節主要來介紹TesorFlow的可視化工具TensorBoard,以及TensorFlow基礎類型定義、函數操作,后面又介紹到了共享變量和圖操作。 一 TesnorBoard可視化操作 TensorFlow提供了可視化操作工具TensorBoard。他可以將訓練過程中的各種數據展示出 ...