tf.get_collection获取训练变量等效用法

最新推荐文章于 2024-06-16 16:45:13 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-16 16:45:13 发布 · 8.6k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#tensorflow

本文展示了如何使用TensorFlow获取特定范围内的可训练变量，通过示例代码解释了如何分别获取生成器(generator)与判别器(discriminator)的变量。 
#    train_vars=tf.trainable_variables()
#    g_vars=[var for var in train_vars if var.name.startswith('generator')]
#    d_vars=[var for var in train_vars if var.name.startswith('discriminator')]
    g_vars=tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='generator')
    d_vars=tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='discriminator')
Keras深度学习框架基础第一讲：模型(model)相关API(2)
MUKAMO的博客
05-24 1276
Keras的`models`类是构建和训练深度学习模型的核心。它支持`Sequential`和函数式API两种模型类型，满足简单到复杂的网络结构需求。主要方法包括`compile`（配置训练）、`fit`（训练）、`evaluate`（评估）、`predict`（预测）等。通过选择合适的优化器、损失函数和评估指标，可以高效训练模型。模型训练完成后，可以使用`save`和`load_model`进行保存和加载。此外，`models`类还支持回调、模型可视化和部署等功能，为深度学习应用提供了全面的支持。
【入门教程】官方手把手教你如何将 TensorFlow 1 升级到 TensorFlow 2（上）
tensorflowforum的博客
11-10 5171
注：原文中有很多链接，无法在微信内容中一一展示，如需请点击“阅读原文”直达官网内容页（英文）。 在 Google Colab 中运行 https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/migrate.ipynb 在 GitHub 上查看源代码 https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/mi.
tf.get_collection()用法
qq_39894692的博客
11-20 1万+
来源：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/get_collection tf.get_collection(     key,     scope=None )  Wrapper for Graph.get_collection() using the default graph. 使用默认图形的 Graph.get_collec...
tf.get_collection()用法解析
热门推荐
tikitakaka的博客
05-07 3万+
tf.get_collection() 主要作用：从一个集合中取出变量 官方文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/get_collection tf.get_collection( key, scope=None ) 该函数有两个参数 key: The key for the collection. For ...
TensorFlow学习－－tf.add_to_collection与tf.get_collection使用
akadiao的博客
11-13 1万+
tf.add_to_collection–向当前计算图中添加张量集合tf.get_collection–返回当前计算图中手动添加的张量集合#!/usr/bin/python # coding:utf-8import tensorflow as tf v1 = tf.get_variable('v1', shape=[3], initializer=tf.ones_initializer()) v2
tensorflow tf.name_scope tf.variable_scope 配合get_collection使用时的区别
qian1122221的博客
12-19 537
name_scope和variable_scope 在定义tensor的时候都会在name前面加上前缀，但是在使用 tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope=scope) 的使用之后配合variable_scope才能获得对应的tensor list。 例如 with tf.variable_scope(scop...
tf.get_collection
weixin_36670529的博客
09-05 575
tf.get_collection( key, scope=None ) 参数： key:集合的key。例如，GraphKeys类包含许多集合的标准名称。 scope:(可选)。如果提供，则筛选结果列表，使其只包含名称属性与re.match匹配的项。如果提供了范围，并且select或re.match表示没有特殊令牌的范围通过前缀进行筛选，则不返回没有name属性的项。 返...
import numpy as np import tensorflow as tf def _variable_on_cpu(name, shape, initializer, use_fp16=False, trainable=True): """Helper to create a Variable stored on CPU memory. Args: name: name of the variable shape: list of ints initializer: initializer for Variable Returns: Variable Tensor """
最新发布
09-25
- **变量创建**：使用`tf.get_variable()`标准接口 - **内存控制**：避开GPU显存分配，避免OOM错误 #### 2. 核心参数解析 | 参数 | 类型 | 作用 | 示例 | |------|------|------|------| | `name` | string | 变量...
tensorflow2.0基础简介
来自Daisy和她的单程车票
04-12 1092
tensorflow2.0简介 1、tensorflow 2.0基础知识简介 tensorflow2.0是谷歌在2019年3月份发布更新的一款到端开源机器学习平台，其目的在于优化tensorflow1.x版本，使其更灵活和易用性；2.0版本较1.x有较大的更新，具有简易性、更清晰、扩展性三大特征，大大简化1.x 的API，其官方中文文档链接如：https://github.com/geektutu...
语音数据标注与训练集构建：为边缘AI定制高质量语音样本的方法论（专家私藏6步法）
[语音数据标注与训练集构建：为边缘AI定制高质量语音样本的方法论（专家私藏6步法）](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/fb644351560d8296fe6da332236b1f8d61b2828a/2022/06/17/Image1-3-1024x520.png) ...
（6-3-01）TensorFlow生成式对抗网络实战：GAN纹理生成器（1）
码农三叔
06-16 1150
（1）编写函数weight_bias()为nn中的层创建权重和偏移张量，编写函数filter_bias()为conv2d转置层创建过滤器和偏差张量。在本节的内容中，将使用 GAN（生成顾问网络）开发一个生成图像的神经网络，能够基于图像生成一些类似于纹理的图像，可以实现图像的裁剪、旋转和过滤功能。编写实例文件generator_gan.py创建生成式对抗网络模型，具体实现流程如下所示。编写实例文件operators.py实现GAN网络的生成器功能，具体实现流程如下所示。
tensorflow学习——tf.get_collection()， tf.identity()
ei1990的博客
08-28 1848
0、将神经网络生成pb文件1、tf.get_collection获取训练变量# train_vars=tf.trainable_variables() # g_vars=[var for var in train_vars if var.name.startswith('generator')] # d_vars=[var for var in train_vars if var.
TensorFlow 中的get_collection()参数讲解及用法
RitaAndWakaka的博客
10-19 2988
tf.get_collection() 此函数有两个参数，key和scope。 tf.get_collection会列出key里所有的值。​ tf.GraphKeys的点后可以跟很多类， 比如VARIABLES类（包含所有variables）， 比如REGULARIZATION_LOSSES。 具体tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)的使用： def easier_network(x, reg): """ A networ
tf.GraphKeys，tf.add_to_collection() 与 tf.get_collection()
wzg2016的博客
07-27 2163
tf.get_collection(     key,     scope=None ) ##参数：key：集合的关键字/名称，比如GraphKey类中包含来许多标准的集合的name ## scope：(可选填)。如果scope != None,那么需要对输出元素进行筛选（re,match）， ## 在返回的列表中，仅包含那些name属性与scope相匹配的元素。 ...
tf.get_collection的使用方法
Bubbliiiing的学习小课堂
07-16 1万+
tf.get_collection的使用方法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 Graph.get_collection() using the default graph. See tf.Graph.get_collection for more d...
对抗神经网络DCGAN
weixin_42132344的博客
03-21 278
纪念第一次运行成功 """ 1.数据输入 2.构建计算图 3.训练数据 """ import tensorflow as tf import os from numpy import reshape from PIL import Image from tensorflow import gfile from tensorflow.examples.tutorials.mnist impor...
对抗生成网络及代码实例
u011649885的专栏
07-18 7537
GAN
一篇读懂生成对抗网络（GAN）原理+tensorflow代码实现(花费10分钟，不要急躁)
Jason160918的博客
10-16 1万+
作者：JASON 2017.10.15   生成对抗网络GAN（Generative adversarial networks）是最近很火的深度学习方法，要理解它可以把它分成生成模型和判别模型两个部分，简单来说就是：两个人比赛，看是 A 的矛厉害，还是 B 的盾厉害。比如，有一个业余画家总喜欢仿造著名画家的画，把仿造的画和真实的画混在一起，然后有一个专家想办法来区分那些是真迹，那些
Tensorflow实例：实现GAN（生成对抗网）
蚊子爱牛牛的博客
12-18 4094
GAN实例
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值