tf 如何打印tf变量shape / 张生荣

tensorflow实现在函数中用tf.Print输出中间值

tensorflow由于其基于静态图的模式,导致写代码的时候很难调试,除了用官方的调试工具外,最直接的方法就是把中间结果输出出来查看,然而,直接用print函数只能输出tensor变量的形状,而不是数 ...

从tensorflow 训练后保存的模型中打印训变量:使用tf.train.NewCheckpointReader() import tensorflow as tf reader = tf.trai ...

本文介绍了tf.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法,分享给大家,具体如下: tf.truncated_normal 复制代码代码如下: tf.truncat ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ flyfish # a # [[1, 2, 3], # [4, 5, 6]] a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shap ...

目录学习前言两者区别 tf.variable_scope函数测试代码 1.使用reuse=True共享变量 2.使用AUTO_REUSE共享变量学习前言最近在学目标检测……SSD的源码好复杂 ...

tf.slice(input_, begin, size, name=None):按照指定的下标范围抽取连续区域的子集 tf.gather(params, indices, validate_indi ...

在实际的业务中,可能会遇到很大量的特征,这些特征良莠不齐,层次不一,可能有缺失,可能有噪声,可能规模不一致,可能类型不一样,等等问题都需要我们在建模之前,先预处理特征或者叫清洗特征.那么这清洗特征的过 ...

法一: 循环打印模板 for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x ...

在使用tensorflow中,我们常常需要获取某个变量的值,比如:打印某一层的权重,通常我们可以直接利用变量的name属性来获取,但是当我们利用一些第三方的库来构造神经网络的layer时,存在一种情况 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! #参数恢复 self.sess=tf.Session() saver = tf.train.import_meta_graph(os.path.join(mo ...

Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果. ...

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1' ...

目录参数数量及其作用例子参数数量及其作用该函数共有十一个参数,常用的有: 名称name 变量规格shape 变量类型dtype 变量初始化方式initializer 所属于的集合collect ...

目录参数数量及其作用例子参数数量及其作用该函数共有两个参数,分别是key和scope. def get_collection(key, scope=None) Wrapper for Grap ...

这两天一直在看tensorflow中的读取数据的队列,说实话,真的是很难懂.也可能我之前没这方面的经验吧,最早我都使用的theano,什么都是自己写.经过这两天的文档以及相关资料,并且请教了国内的师弟 ...

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍惯例先展示函数: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn ...

参考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算具体代码如 ...

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, ...

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积: Xception: Deep Learning with Depthwi ...

tf.tile()应用于需要张量扩展的场景,具体说来就是: 如果现有一个形状如[width, height]的张量,需要得到一个基于原张量的,形状如[batch_size,width,height]的 ...