tf.Variable
創建方法 ...
相關推薦
tf.Variable
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 ...
tensorflow中的tf.Variable()
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 ...
tensorflow中使用變量作用域及tf.variable(),tf,getvariable()與tf.variable_scope()的用法
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([5,5,6]),name='weight') return weight ...
TensorFlow函數（二）tf.get_variable() 和 tf.Variable()
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 ...
tf.Variable和tensor的區別（轉）
刷課過程中思考到Variable和Tensor之間的區別，嘗試發現在如下代碼中： a = tf.Variable(tf.ones(1)) b = tf.add(a,tf.ones(1)) 1 2 a是Variable，而b是Tensor。發現自己對Variable和Tensor之間的區分了解不多 ...
tf.Variable、tf.get_variable、tf.variable_scope以及tf.name_scope關系
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 ...
TensorFlow 辨異 —— tf.placeholder 與 tf.Variable
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 ...