1. tf.Variable與tf.get_variable tensorflow提供了通過變量名稱來創建或者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。 TensorFlow中通過變量名獲取變量的機制主要 ...
tf.Variable lt initial value gt ,name lt optional name gt 此函數用於定義圖變量。生成一個初始值為initial value的變量。 tf.get variable name,shape,dtype,initializer,trainable 此函數用於定義圖變量。獲取已經存在的變量,如果不存在,就新建一個 參數: name:名稱 shape ...
2018-08-16 13:36 0 5180 推薦指數:
1. tf.Variable與tf.get_variable tensorflow提供了通過變量名稱來創建或者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。 TensorFlow中通過變量名獲取變量的機制主要 ...
tf.get_variable(name, shape, initializer): name就是變量的名稱,shape是變量的維度,initializer是變量初始化的方式,初始化的方式有以下幾種: tf.constant_initializer:常量初始化函數 ...
數據流圖有兩大組成部分: Tensor對象 Op對象 這二者的特性都是不可變的(immutable),在數據流圖中對於普通Tensor來說,經過一次Op操作之后,就會轉化為另一個Te ...
一、常用函數 1、轉換tensor數據類型 輸出: 2、tensor元素的最大值、最小值、求和與均值 輸出: 參數說明:axis可以定義操作的方向。在矩陣中axis=0表示跨行,對各個列進行求和操作。通常axis ...
創建方法 ...
https://blog.csdn.net/gg_18826075157/article/details/78368924 ...
tf.Variable 功能說明: 維護圖在執行過程中的狀態信息,例如神經網絡權重值的變化。 參數列表: 參數名 類型 ...
二者的主要區別在於: tf.Variable:主要在於一些可訓練變量(trainable variables),比如模型的權重(weights,W)或者偏執值(bias); 聲明時,必須提供初始值; 名稱的真實含義,在於變量 ...