變量的的創建、初始化、保存和加載 其實變量的作用在語言中相當，都有存儲一些臨時值的作用或者長久存儲。在Tensorflow中當訓練模型時，用變量來存儲和更新參數。變量包含張量（Tensor）存放於內存的緩存區。建模時它們需要被明確地初始化，模型訓練后它們必須被存儲到磁盤。值可在之后模型訓練和分析 ...

Tensorflow：模型變量保存 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻Tensorflow實戰Google深度學習框架 實驗平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow常用保存模型方法 使用 ...

tensorflow 變量共享涉及到幾個常用的方法，tf.get_variable, tf.variable_scope, tf.reuse_variables等 為了記憶各個方法的功能，與其他方法做一個對比。 tf.variable 與 tf.get_variable tensorflow ...

https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example ...

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 ...

下邊是上面代碼輸出的結果 ...

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 ...

參考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 舉例說明 TensorFlow中的變量一般就是模型的參數。當模型復雜的時候共享變量會無比復雜。 官網給了一個case，當創建兩層卷積 ...