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 https: www.cnblogs.com silence tommy p .html 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 ...
2018-09-11 11:52 0 751 推薦指數:
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 ...
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 ...
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函數用於定義過程,在執行的時候再賦具體的值 參數: dtype:數據類型。常用的是tf.float32,tf.float64等數值類型 shape:數據形狀。默認是None,就是一維值 ...
tf.placeholder()函數 Tensorflow中的palceholder,中文翻譯為占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,還是靜態圖的設計思想,整個設計理念是計算流圖,在編寫程序時,首先構築整個系統的graph,代碼並不會直接生效,這一點和python ...
tf.placeholder()函數作為一種占位符用於定義過程,可以理解為形參,在執行的時候再賦具體的值。 參數: dtype:數據類型。常用的是tf.float32,tf.float64等數值類型 shape:數據形狀。默認是None,就是一維值,也可以多維,比如:[None ...
創建方法 ...
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