Tensorflow中的變量
從初識tf開始，變量這個名詞就一直都很重要，因為深度模型往往所要獲得的就是通過參數和函數對某一或某些具體事物的抽象表達。而那些未知的數據需要通過學習而獲得，在學習的過程中它們不斷變化着，最終收斂達到較好的表達能力，因此它們無疑是變量。 正如三位大牛所言：深度學習是一種多層表示學習方法，用簡單 ...
原文：tensorflow中的kernel/Adam 變量的來源
原因是使用Adam優化函數時，Adam函數會創建一個Adam變量，目的是保存你使用tensorflow創建的graph中的每個可訓練參數的動量， words word embeddings: bi lstm bidirectional rnn fw lstm cell kernel: bi lstm bidirectional rnn fw lstm cell bias: bi lstm bid ...
2019-01-28 17:00 0 679 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow中的變量和常量
1、TensorFlow中的變量和常量介紹 TensorFlow中的變量： 以上代碼定義了一個state變量， 以上代碼創建一個操作，使定義的變量加一，並將加一后的值賦給 new_value 賦值操作，將new_value 的值賦 ...
獲取tensorflow中變量的值
names=[i.name for i in tf.all_variables()]for i in names: print i ker=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("conv1/kernel:0") ...
TensorFlow中的變量初始化函數
初始化函數 功能 主要參數 tf.constant_initializer 將變量初始化為給定常量 常量的取值（tf.constant_initializer(value ...
TensorFlow中的變量命名以及命名空間.
What: 在Tensorflow中, 為了區別不同的變量(例如TensorBoard顯示中), 會需要命名空間對不同的變量進行命名. 其中常用的兩個函數為: tf.variable_scope, tf.name_scope. Why: 在自己的編寫代碼過程中, 用如下代碼進行變量生成並進 ...
05 Tensorflow中變量的初始化
打開Python Shell，輸入import tensorflow as tf，然后可以執行以下代碼。 1、創建一個2*3的矩陣，並讓所有元素的值為0.（類型為tf.float） 2、創建一個3*4的矩陣，並讓所有元素的值為1. ...
TensorFlow中的兩種conv2d方法和kernel_initializer
tf.nn.conv2d 在使用TF搭建CNN的過程中，卷積的操作如下 這個函數中各個參數的含義是什么呢？ X:輸入數據的mini-batch，為一個4D tensor；分別表示的含義為[n_batch,height,width,channel] filters:為卷積核 ...