1. tf.Variable與tf.get_variable tensorflow提供了通過變量名稱來創建或者獲取一個變量的機制。通過這個機制,在不同的函數中可以直接通過變量的名字來使用變量,而不需要將變量通過參數的形式到處傳遞。 TensorFlow中通過變量名獲取變量的機制主要 ...
一 .tf.variable 在模型中每次調用都會重建變量,使其存儲相同變量而消耗內存,如: def repeat value : weight tf.variable tf.random normal , , ,name weight return weight 如果多次調用函數如: result repeat value result repeat value 重復調用 將會重復創建一份變量, ...
2019-10-23 15:11 0 570 推薦指數:
1. tf.Variable與tf.get_variable tensorflow提供了通過變量名稱來創建或者獲取一個變量的機制。通過這個機制,在不同的函數中可以直接通過變量的名字來使用變量,而不需要將變量通過參數的形式到處傳遞。 TensorFlow中通過變量名獲取變量的機制主要 ...
tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter ...
tf.name_scope() 此函數作用是共享變量。在一個作用域scope內共享一些變量,簡單來說,就是給變量名前面加個變量空間名,只限於tf.Variable()的變量 tf.variable_scope() 和tf.name_scope()作用一樣,不過包括 ...
https://blog.csdn.net/gg_18826075157/article/details/78368924 ...
最近在看TensorFlow的變量管理,發現很多代碼中tf.variable_scope()參數的數量及意義還不太清楚,特此記錄: def __init__(self, name_or_scope, default_name=None, values=None, initializer ...
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Te ...
轉載http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873 1. 首先看看比較簡單的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要結合 tf.Variable() 來使用,方便參數命名管理 ...
創建方法 ...