一、即時執行模式 import tensorflow as tfimport tensorflow.contrib.eager as tfetfe.enable_eager_execution() a = tf.constant(12)counter = 0while not tf.equal ...
.eager模式下運算 .動態控制流 .構建模型 .使用eager模式訓練 .變量求導優化 .eager模式下的對象 .高級自動分化主題 這里,log pexp函數可以使用自定義梯度求導進行分析簡化。 下面的實現重用了在前向傳遞期間計算的tf.exp x 的值 通過消除冗余計算使其更有效: ...
2020-05-06 15:17 0 943 推薦指數:
一、即時執行模式 import tensorflow as tfimport tensorflow.contrib.eager as tfetfe.enable_eager_execution() a = tf.constant(12)counter = 0while not tf.equal ...
本篇筆記包含張量的合並與分割,范數統計,張量填充,限幅等操作。 1.合並與分割 合並 張量的合並可以使用拼接(Concatenate)和堆疊(Stack)操作實現,拼接並不會產生新的維度,而堆疊會創建新維度。選擇使用拼接還是堆疊操作來合並張量,取決於具體的場景是否需要創建新維度。 拼接 ...
本系列筆記記錄了學習TensorFlow2的過程,主要依據 https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book 進行學習 首先需要明確TensorFlow 是一個面向於深度學習算法的科學計算庫,內部數據保存 ...
。 當然Google官方也意識到了這點,於是引入了Eager模式,在這個模式下tensorflow的常量和變量可以直接計 ...
首先tensorflow本身就是一個聲明式的編程。而不是命令式的編程。 1、聲明式的編程可以簡單理解為先統一列出計算形式或者是表達式,然后最終在會話中進行計算。 2、而命令式就像是python本身就是。有初始值,再寫出計算式的時候,運行到這一步 ...
1.保存序列模型和函數模型 1.1保存全模型 可以對整個模型進行保存,其保存的內容包括: 該模型的架構 模型的權重(在訓練期間學到的) 模型的訓練配置(你傳遞給編譯的 ...
當我們將TensorFlow1.x中的程序遷移到2.0+版本時,在之前1.x版本中有函數tf.placeholder(),替換成tf.compat.v1.placeholder(),運行時報如下錯誤: tf.placeholder() is not compatible ...
Tensorflow2學習(1) Tensorflow2學習(1)1 TensorFlow2學習1.1 張量(Tensor)1.1.1張量是多維數組(列表),用階表示張量的維數:1.1.2創建一個Tensor1.2 常用函數1.3 簡單實踐(鳶尾花數據讀取與神經網絡分類)1.3.1 鳶尾花 ...