tf.assign的用法

最新推荐文章于 2025-10-10 22:24:42 发布

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本文介绍如何使用TensorFlow中的tf.assign函数为变量赋值。通过示例演示了将变量A初始化为0.0，然后使用tf.assign将其值更改为10.0的过程。

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tf.assign(A, new_number): 这个函数的功能主要是把A的值变为new_number

例如：

import tensorflow as tf;

A = tf.Variable(tf.constant(0.0), dtype=tf.float32)
with tf.Session() as sess:
	sess.run(tf.initialize_all_variables())
	print sess.run(A)
	sess.run(tf.assign(A, 10))
	print sess.run(A)

输出：

0.0
10.0

开始给A赋值为0，经过tf.assign函数后，把A的值变为10

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函数形式： tf.assign( ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None ) 参数： ref：一个可变的张量，来自一个变量节点，可能是未初始化的。 value：一个张量，并且必须具有与 ref 相同的类型，value值将赋给变量。 validate_sha...

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for p_val, s_val in population: # 设置p和s的值 - 使用 tf.compat.v1.assign session.run([tf.compat.v1.assign(fc.p, p_val.astype(np.float32)), tf.compat.v1.assign(fc.s, s_val.astype(np.float32))]) # 计算适应度（使用验证集准确率） acc = session.run(accuracy, feed_dict={x: x_val, y_: y_val}) fitness_values.append(acc)修改

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tf.raw_ops.Assign案例

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在 Python API 中，你可以通过 `tf.assign()` 或者 `tf.Variable.assign()` 来间接使用这个操作，例如： ```python # 假设有一个已经初始化的 TensorFlow 变量 var var = tf.Variable(tf.zeros([10, 10])) # 使用 ...

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class ClassSpecificPrecision(tf.keras.metrics.Metric): def __init__(self, class_id, num_classes=8, name="class_precision", **kwargs): """ 为指定类别计算精确率参数: class_id: 要计算精确率的类别ID (0-7) num_classes: 总类别数 (默认为8) name: 指标名称 """ super().__init__(name=name, **kwargs) self.class_id = class_id self.num_classes = num_classes # 初始化真正例(TP)和预测正例(PP)计数器 self.true_positives = self.add_weight( name="tp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) self.predicted_positives = self.add_weight( name="pp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None): # 将标签转换为整数类型 y_true = tf.cast(y_true, tf.int32) # 获取预测类别 (形状: [batch_size]) y_pred_class = tf.argmax(y_pred, axis=-1, output_type=tf.int32) # 计算真正例 (TP): 实际为class_id且预测为class_id true_positive = tf.logical_and( tf.equal(y_true, self.class_id), tf.equal(y_pred_class, self.class_id) ) # 计算预测正例 (PP): 预测为class_id (不论实际类别) predicted_positive = tf.equal(y_pred_class, self.class_id) # 应用样本权重 (如果提供) if sample_weight is not None: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) * sample_weight predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) * sample_weight else: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) # 更新状态变量 self.true_positives.assign_add(tf.reduce_sum(true_positive)) self.predicted_positives.assign_add(tf.reduce_sum(predicted_positive)) def result(self): # 避免除以零错误 return tf.where( self.predicted_positives > 0, self.true_positives / self.predicted_positives, 0.0 ) def reset_state(self): # 重置计数器 self.true_positives.assign(0.0) self.predicted_positives.assign(0.0) 上面自定义的指标输出为什么会超过100.0

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