qq474279921的博客

计算图 在使用Tensorflow的过程中，通常分为两个阶段： 定义计算图的计算 在session中执行计算 计算图定义阶段 a = tf.constant([1.0,2.0],name='a') b = tf.constant([2.0,3.0],name='b') result = a + b 获取默认计算图以及查看一个运算所属的计算图 print(tf.get_default_...

神经网络Demo 神经网络参数与Tensorflow变量 在tf中，变量（tf.Variable）的作用就是保存和更新神经网络中的参数，并且需要初始化。 weights = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=2)) bias = tf.Variable(tf.zeros([3])) tf.random_normal()产生正态分布的随机数，m...

变量管理与模型持久化 变量管理 TensorFlow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制，在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量，而不需要将变量通过参数的形式来传递。tf中通过变量名称获取变量的机制主要是通过tf.get_variable()和tf.variable_scope()函数实现的。当tf.get_variable()用于创建变量时，它和tf.Varia...