原文:tensorflow中的tf.Variable()

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Tensor。當前一個Tensor的使命完成之后就會被系統回收。 但在機器學習任務中,某些參數 eg:模型參數 可能需要長期保存,他們的值還需要不斷迭代更新,也就是,它必須是可變的。 為了處理這個問題,所以就有了變量 Va ...

2018-11-21 20:04 0 1199 推薦指數:

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TensorFlow 辨異 —— tf.placeholder 與 tf.Variable

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 ...

Fri May 26 23:30:00 CST 2017 0 3930
tf.Variable

創建方法 ...

Fri Jul 12 04:34:00 CST 2019 0 1137
tf.variable 使用

https://blog.csdn.net/gg_18826075157/article/details/78368924 ...

Fri Oct 25 19:28:00 CST 2019 0 297
tf.Variable

tf.Variable 功能說明: 維護圖在執行過程的狀態信息,例如神經網絡權重值的變化。 參數列表: 參數名 類型 ...

Fri Aug 24 18:29:00 CST 2018 0 3665
tensorflow2.0——常用的函數(包括tf.Variable

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axis=0表示跨行,對各個列進行求和操作。通常axis ...

Wed Nov 18 01:43:00 CST 2020 0 986
 
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