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 ...
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:
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 ...
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 ...
tf.Variable()生成變量 tf.constant()生成常量 變量需要初始化: ...
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 ...
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 ...