sess.run()

最新推荐文章于 2023-08-05 23:13:14 发布
原创 最新推荐文章于 2023-08-05 23:13:14 发布 · 590 阅读 · 0 ·
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。

部署运行你感兴趣的模型镜像
感谢乌恩大侠的BLOG
  • feed_dict：是sess.run()中的一个参数
    作用：替换图中某个tensor的值
a = tf.add(2 , 5)
b = tf.multiply(a , 3)
with tf.Session() as sess:
	sess.run(b)
#ans = 21
  • 好象这样写会报错，待我明白了再来改：
	replace_dict = {a:8}
	sess.run(b , feed_dict = replace_dict)
#当次计算有效

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

解决Tensorflow sess.run导致的内存溢出问题
09-18
### 解决TensorFlow `sess.run` 导致的内存溢出问题 在使用TensorFlow进行深度学习模型训练或预测时，经常会遇到内存溢出的问题，尤其是在处理大型图像数据集时更为常见。本文将通过一个具体的例子来探讨如何解决由...
tensorflow学习--sess.run()
banfali6811的博客
08-03 1256
---恢复内容开始--- 当我们编写tensorflow代码时， 总是定义好整个计算图，然后才调用sess.run()去执行整个定义好的计算图， 那么有两个问题：一是当执行sess.sun()的时候， 程序是否执行了计算图上的所有节点呢？二是sees.run()中的fetch, 为了取回（Fetch）操作的输出内容, 我们在sess.run()里面传入tensor， 那这些tensor的...
sess.run()详解
Jq的博客
01-26 1万+
TensorFlow与我们正常的编程思维略有不同： 先预定义一些操作/占位符构建graph，所有的操作op和变量都视为节点,TensorFlow中的语句不会立即执行； 当构建完graph图后，需要在一个session会话中启动图，启动的第一步是创建一个Session对象。 等到开启会话session的时候，才会执行session.run()中的语句。在执行session.run()时，tensorflow并不是计算了整个图，只是计算了与想要fetch的值相关的部分。 创建session对象 tf.com
Tensorflow版本升级出现的sess.run运行错误
weixin_42152487的博客
12-28 2000
网络分享的版本升级之后代码如何修改的资源并不多，对于一个小白短期内想要在不降版本情况下，修改代码块还是比较困难的。经过一番摸爬滚打，终于调通了，废话不多说，开始描述： 出错的代码块 _, summary = self.sess.run([train_op, merged_summary_op], feed_dict={self.X: batch_xs, self.Y_gt
sess.run()读取数据卡住，死循环
毛聿修的博客
02-24 1729
sess.run()读取数据死循环，卡住 这个问题困扰了我好几天，要读取tfrecord文件里面存储的二进制数据，发现用sess.run去读取tensor张量的值时候，一直卡住，一开始以为可能数据量较大，卡住了，但是等了三四分钟发现还是没有反应 第一种情况 数据量计算太大，需要加上线程，在with tf.Session() as sess: 下加上一下代码，开启线程 coord=tf.compat.v1.train.Coordinator() threads=tf.compat.v1.train.start
QueueRunner解决tensorflow框架下sess.run()读取数据卡住
Evan Programming
02-05 1059
with tf.Session() as sess: summary_writer = tf.summary.FileWriter("../test_dir/") sess.run(tf.global_variables_initializer()) sess.run(tf.local_variables_initializer()) coord...
sess.run()方法
jiachun199的博客
08-18 3568
参数详解 run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None) fetches 可以是单个图元素(single graph element)，也可以是任意嵌套的列表list，元组tuple，名称元组namedtuple，字典dict或包含图元素的OrderedDict。 feed_dict 可选参数 feed_dict允许调用者替换图中张量的值(the value of tensors in the graph)。 options 可选
sess.run()自我理解
武凯的博客
10-13 2111
import tensorflow as tf a = tf.constant([[1,2],[3,4]]) print(a) matrix2 = tf.placeholder('float32',[2,2]) matrix1 = matrix2#浅拷贝 sess = tf.Session() print(sess.run(a)) print(a) a=sess.run(a) print(a) print(sess.run(matrix2 ,feed_dict={matrix2:a})) #只要是ses
tensorflow.sess.run的理解
Supporint的博客
03-11 456
tensorflow.sess.run的理解 1、个人理解： 1.1、tensorflow的 构建视图、构建操作… 都只是在预定义一些操作/一些占位，并没有实际的在跑代码，一直要等到 session.run 才会 实际的去执行某些代码 1.2、我们 预定义的 一大堆 视图/操作 等等，并不一定所有的都会执行到，只有 session.run 使用到的才会执行到。否则的话 在 tensorflow视图里面仅仅是孤立的点 并没有数据流过它 1.3、sess.run 可以执行某一个操作(变量)，也可以执行某一个函数
tensorflow中的sess.run()方法详解
热门推荐
baidu_15113429的博客
01-17 3万+
run()方法详解链接 feed_dict={y:3} 把3赋值给y，当次计算有效。 在lstm和cnn进行train和predict def run_step(self, sess, is_train, batch): """ :param sess: session to run the batch :param is_train: a...
Sess.run()解释下
BobKings的博客
04-12 4181
例如： cost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred,labels=labels_placeholder))#交叉熵比较计算值与label optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) ...
TensorFlow学习（一）sess.run
superhahahao的博客
12-12 2906
我们都知道feed_dict的作用是给使用placeholder创建出来的tensor赋值 tf.Session.run(fetches, feed_dict=None) Runs the operations and evaluates the tensors in fetches. Args: fetches: A single graph element,
sess.run()卡住
qq_28234239的博客
12-05 661
https://blog.csdn.net/wenrouruwanlian_qy/article/details/92657583
TensorFlow-sess.run()
laolu1573的专栏
03-28 2万+
当我们构建完图后，需要在一个会话中启动图，启动的第一步是创建一个Session对象。 为了取回（Fetch）操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run()调用执行图时，传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果。 在执行sess.run()时，tensorflow并不是计算了整个图，只是计算了与想要fetch 的值相关的部分。 #!/us
Facenet实现人脸特征比对-深度学习学习笔记-2
记录我的学习历程
08-05 3115
Facenet是谷歌在2015年发表在CVPR上的一种人脸识别算法。输入一张人脸图片通过(Deep Architecture就是传统的CNN)卷积神经网络提取该图片的特征向量(Embedding)对特征向量进行L2标准化得到一个长度固定为128的特征向量计算特征向量与存储的人脸特征向量的距离判断距离是否小于阈值来识别人脸简单来说,Facenet将人脸识别问题转化为了计算特征向量之间距离的问题。
【人脸识别】FaceNet详解
Roaddd的博客
02-28 2万+
论文题目：《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》 论文地址：FaceNet 1、概述        FaceNet（A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering）直接把输入图像变成欧式空间中的特征向量，两个特征向量间的欧式距离就可以用来衡量两者之间的相似度。可以用在人脸验证、识别和
python中sess.run
05-16
在 TensorFlow 中，`sess.run()` 是用来执行计算图中的操作的方法。它接受一个或多个 `tf.Operation` 或 `tf.Tensor` 对象作为参数，返回计算结果。当传入的参数为 `tf.Operation` 对象时，`sess.run()` 将会执行该操作；当传入的参数为 `tf.Tensor` 对象时，`sess.run()` 将会计算该张量的值。 `sess.run()` 的调用方式如下： ```python # 创建一个 TensorFlow 会话 with tf.Session() as sess: # 执行计算图中的操作或计算张量的值 result = sess.run(op_or_tensor) ``` 其中，`op_or_tensor` 可以是单个操作或张量，或者是操作或张量组成的列表。 需要注意的是，由于 TensorFlow 是一个基于计算图的框架，所以必须在会话中执行计算图中的操作或计算张量的值。在计算图构建完成之后，必须创建一个会话来执行计算图中的操作或计算张量的值。
评论
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