當我們訓練自己的神經網絡的時候，無一例外的就是都會加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ，這行代碼的官方解釋是 初始化模型的參數。那么，它到底做了些什么？ 一步步看源代碼：（代碼在后面 ...

一.安裝目前用了tensorflow、deeplearning4j兩個深度學習框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安裝最新版體驗使用。 慢慢長征路： ...

tf.global_variables_initializer() 此函數是初始化模型的參數 當我們訓練自己的神經網絡的時候，無一例外的就是都會加上這一句 tf.global_variables_initializer().run() 或者 sess.run ...

---恢復內容開始---當我們編寫tensorflow代碼時， 總是定義好整個計算圖，然后才調用sess.run()去執行整個定義好的計算圖， 那么有兩個問題：一是當執行sess.sun()的時候， 程序是否執行了計算圖上的所有節點呢？二是sees.run()中的fetch, 為了取回（Fetch ...

sess.run()由fetches和feed_dict組成 sess.run(fetches，feed_dict) sess.run是讓fetches節點動起來，告訴tensorflow，想要此節點的輸出。 fetches 可以是list或者tensor向量 ...

https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/78879620 一般來說，打印tensorflow變量的函數有兩個：tf.trainable_variables () 和 tf.all_variables ...

tf.trainable_variables 返回所有 當前計算圖中 在獲取變量時未標記 trainable=False 的變量集合 從1.4版本開始可以支持傳入scope，來獲取指定scope中的變量集合 ...

tf.truncated_normal_initializer 從截斷的正態分布中輸出隨機值。 生成的值服從具有指定平均值和標准偏差的正態分布，如果生成的值大於平均值2個標准偏差的值則丟棄重新選擇。 ARGS： mean：一個python標量或一個標量張量。要生成的隨機值的均值 ...