tf.assign_add（）

最新推荐文章于 2022-06-04 14:04:47 发布

fyq201749

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分类专栏： TensorFlow

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本文介绍了TensorFlow中tf.assign_add()函数的用法，通过一个简单的示例展示了如何使用该函数来更新变量值。首先创建了一个名为x的Variable实例，然后使用tf.assign_add()将x的值增加2，并在Session中运行初始化操作后打印结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tf.assign_add（）将ref加上value，必须要初始化
参数：

tf.assign_add(
    ref,
    value,
    use_locking=None,
    name=None
)

使用案例：

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(1)
y = tf.assign_add(x, 2)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(y))

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fyq201749

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python moving average_Python moving_averages.assign_moving_average方法代码示例

weixin_40009207的博客

12-18

787

本文整理汇总了Python中tensorflow.python.training.moving_averages.assign_moving_average方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python moving_averages.assign_moving_average方法的具体用法？Python moving_averages.assign_moving_average怎么用...

tensorflow笔记4：函数：tf.assign()、tf.assign_add()、tf.identity()、tf.control_dependencies()...

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03-21

341

函数原型： tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None) Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py. 将　value 赋值给　ref，并输出 ref，即 ref = value；这使得需要使用复位值的连续操作变简单 Defined i...

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Lyn_Notes

04-09

952

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tf.assign_add()和+区别, tf.identify

qq_39068872的博客

01-06

2080

tf.assign_add()相当于将图上的点a进行加法运算，然后将结果赋值给节点a，这样图上只有一个节点，如下图所示，最后的所有值都会流回variable a = tf.Variable(3,name='a') op = tf.assign_add(a,1) b = tf.assign_add(op, 1) tf.summary.scalar('a', a) tf.summary.scalar...

tensorflow API:tf.assign_add

NockinOnHeavensDoor的博客

07-02

1001

tf.assign_add( ref, value, use_locking=None, name=None ) Update 'ref' by adding 'value' to it. This operation outputs “ref” after the update is done. This makes it easier to chain o...

180412 tf.identity,tf.assign_add(),with tf.control_dependencies()与tf.negative()

专注机器学习之路

04-12

670

英文解释以及应用中文解释以及应用 tf.identity是返回了一个一模一样新的tensor，再control_dependencies的作用块下，需要增加一个新节点到gragh中。 x = tf.Variable(0.0) x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) # tf.assign_add(a,b) 加法操作 # with tf.control_dep...

04-03

从您的代码来看，您正在尝试通过...例如对于类似`tf.assign_add`, 可改用推荐的新版等价替代项:`tf.compat.v1.assign_add`. 此外，在实际应用当中还需注意硬件资源是否足够支撑大规模深度学习实验运算需求等问题。

self.tp[i].assign_add(tf.reduce_sum(tp_i)) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'assign_add'

07-26

在自定义指标中，我们使用add_weight创建的变量是tf.Variable类型，它支持assign_add操作。但是，如果在其他地方错误地使用了张量（如普通的Tensor）尝试调用assign_add，就会报错。回顾我们之前定义的...

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

最新发布

07-26

self.false_positives.assign_add(tf.reduce_sum(false_positive)) def result(self): # 精确率 = TP / (TP + FP) return self.true_positives / (self.true_positives + self.false_positives) ``` 上述...

tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)

11-12

updated_a = tf.assign_add(a, 1., name='update_op') # 获取并打印UPDATE_OPS集合 update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) print(update_ops) # 运行会话 with tf.Session() as sess: ...

python中同步赋值程序例子_Python编程之变量赋值操作实例分析

weixin_39643338的博客

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本文实例讲述了Python编程之变量赋值操作。分享给大家供大家参考，具体如下：#coding=utf8'''''Python中主要通过等号(=)进行赋值。Python中的赋值不是直接将一个值赋给一个变量，而是将该对象的引用(并不是值)赋值给变量。'''#赋值运算符Int=12Float=12.2String="hello"List=[1,2,"hell"]Touple=(4,"hell")Dict...

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z2539329562的博客

10-10

1115

# tf.assign( # ref, # ref: A mutable Tensor. Should be from a Variable node. May be uninitialized. 待赋值的变量 # value,# value: A Tensor. Must have the same type as ref. The value to be assigned ...

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kwame211的博客

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2490

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： [python] view plain copy import tensorflow as tf; A = tf.Variable(tf.constant(0.0), dtype=tf.float32) wi

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03-22

2380

tf.assign在tensorflow起到赋值的作用，对g进行assign后g的值就变成新的值，同时返回的也是新的值。一旦assign被session run之后，g的值就会变成新的值。这里要特别注意，不然可能造成值溢出。 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os os...

tf.compat.v1.assign

weixin_36670529的博客

06-04

367

Update ref by assigning value to it. tf.compat.v1.assign( ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None ) This operation outputs a Tensor that holds the new valu...

TensorFlow 辨异 —— tf.add(a, b) 与 a+b（tf.assign 与 =）、tf.nn.bias_add 与 tf.add

weixin_30466421的博客

03-26

450

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中，经常可见如下两种形式的代码： tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之，就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别，类似的也有，tf.assign 与 =（赋值运算符）的差异。在计算精度上，二者并没有差别...