tf.Variable初始化 / 张生荣

tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解

默认本系列的的读者已经初步熟悉tensorflow. 我们通过tf.Variable构造一个variable添加进图中,Variable()构造函数需要变量的初始值(是一个任意类型.任意形状的tens ...

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 ...

我写的这个程序 import tensorflow as tf sess=tf.InteractiveSession() x=tf.Variable([1.0,2.0]) a=tf.constant( ...

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. ...

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 ...

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 ...

关于模型保存的一点心得 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3) 在定义 saver 的时候一般会定义最多保存模型的数量,一般来说,如果模型本身很大,我们需要考虑到硬 ...

问题查看 tensorflow api manual 时,看到关于 variable.read_value() 的注解如图: 那么在 tensorflow 中,variable的值与 variab ...

这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable. Session会话控制 Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句,运行session.run( ...

在神经网络计算过程中,经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤(例如MLE,Attention等操作).那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢? ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import tensorflow as tf w1 = tf.Variable([[1,2]]) w2 = tf.Variable([[3,4]]) res = t ...

上周在实验室开荒某个代码,看到中间这么一段,对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉,特此周末进行重新并总结. y = xx + K.stop_gradient(rounded ...

有一段时间没用tensorflow了,现在跑实验还是存在一些坑了,主要是关于张量计算的问题.tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容,可能出现各种奇奇怪怪的问题. 1 tf.conca ...

TensorFlow中tf.batch_matmul()用法如果有两个三阶张量,size分别为 a.shape = [100, 3, 4] b.shape = [100, 4, 5] c = tf. ...

目录学习前言 tf.train.batch函数测试代码 1.allow_samller_final_batch=True 2.allow_samller_final_batch=False 学习前 ...

目录前言 tf.nn.dropout函数介绍例子代码 keep_prob = 0.5 keep_prob = 1 前言神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下,可以无限逼近一段非线性连续函数, ...

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 ...

一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.exam ...

本文实例为大家分享了tensorflow实现弹性网络回归算法,供大家参考,具体内容如下 python代码: #用tensorflow实现弹性网络算法(多变量) #使用鸢尾花数据集,后三个特征作为特征, ...

使用TensorFlow的一个优势是,它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量. TensorFlow通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的.这步将通过声明优化函数(optim ...