創建方法 ...
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 說明 initial value 張量 Variable 類的初始值,這個變量必須指定 shape 信息,否則后面 validate shape 需設為 False trainable Boolean 是否把變量添加到 collection GraphKeys.TRAINABLE ...
2018-08-24 10:29 0 3665 推薦指數:
創建方法 ...
https://blog.csdn.net/gg_18826075157/article/details/78368924 ...
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 ...
tf.Variable(<initial - value>,name=<optional - name>) 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 ...
刷課過程中思考到Variable和Tensor之間的區別,嘗試發現在如下代碼中: a = tf.Variable(tf.ones(1)) b = tf.add(a,tf.ones(1)) 1 2 a是Variable,而b是Tensor。發現自己對Variable和Tensor之間的區分了解不多 ...
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 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要區別在於: tf.Variable:主要在於一些 ...