tf.Variable tf.placeholder区别

最新推荐文章于 2020-10-06 17:37:08 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 tensorflow tf.Variable tf.placeholder
本文介绍了TensorFlow中tf.Variable和tf.placeholder的区别与用法。tf.Variable用于定义可训练的参数，如权重和偏置；而tf.placeholder则用于接收外部输入的数据。

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一：tf.Variable

tf.Variable主要用于可训练的一些变量，比如模型的权重（weight ，w）,模型的偏置值（bias,b）

1.声明时必须要进行初始化

2.名称的真实含义在于变量，也就是在训练时，其值是可以改变的

二:tf.placeholder

tf.placeholder用于得到传递进来的真实样本

1.不必进行初始化,通过session.run中的feed_dic={}来指定

2.仅仅作为一种占位符



解决：tf.placeholder(“float“, [None, width]) AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘plac
qlkaicx的博客
12-12 774
这个错误表明正在使用 TensorFlow 2.x，而代码是基于 TensorFlow 1.x 编写的。是 TensorFlow 1.x 中的特性，在 TensorFlow 2.x 中已经被移除，因为即时执行模式（Eager Execution）取代了静态图的机制。
TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
03-12 3万+
二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）；声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值； weights = tf.Variable( tf.truncated_normal([IMAGE_PIXE
tensorflow之tf.placeholder 与 tf.Variable区别对比
IT届的小学生
01-06 3949
二者的主要区别在于 Variable：主要是用于训练变量之类的。比如我们经常使用的网络权重，偏置。 值得注意的是Variable在声明是必须赋予初始值。在训练过程中该值很可能会进行不断的加减操作变化。 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值； placeholder:也是用于存储数据，但是主要用于feed_dict的配合，接收输入数据用于训练模
tf.placeholder 与 tf.Variable
weixin_33816946的博客
11-16 194
tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 　　声明时，必须提供初始值； 　　名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值； weights = tf.Variable( tf.truncated_normal([IMAG...
tf.Variable和tf.placeholder
weixin_43255962的博客
05-15 1266
tf.Variable 声明一个变量，该变量必须被赋初值。 # W = tf.Variable(tf.random_normal([784,10], stddev=0.1)) # b = tf.Variable(tf.zeros([10])) Variable( initializer, name=None ) initializer： 初值，既可以是一个张量，也可以是一个返回...
【Tensorflow】tf.placeholder函数
zj360202的专栏
04-19 13万+
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值 参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维，比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定name：名称。
tf.placeholder怎么改成tf.Variable
最新发布
10-10
而从 TF 2.0 开始，`tf.placeholder` 被官方建议弃用，转而使用 `tf.Variable` 来创建常量变量，特别是当你需要在程序执行期间动态赋值的数据。 如果你想用 `tf.Variable` 替代 `tf.placeholder`，你需要做以下几点...
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`tf.placeholder` 和 `tf.Variable` 都是 TensorFlow 中的重要概念，但在使用方式、作用和特点上有所不同。 `tf.placeholder` 是一个占位符，用于在 TensorFlow 的计算图中定义输入数据的位置。它在定义计算图的...
如何使用 tf.Variable() 或者 tf.constant() 来代替 tf.placeholder()。
05-25
在 TensorFlow 2.0 中，`tf.placeholder()` 已经被移除，可以使用 `tf.Variable()` 或 `tf.constant()` 来代替它。 如果你需要定义一个可训练的变量，可以使用 `tf.Variable()` 来创建一个变量，并且通过赋值来改变...
请用trensorflow计算1+2+3+……+n，要求要使用tf.variable,tf.constant,tf.placeholder,并且n要用户输入
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tf.placeholder和tf.Variable的区别
weixin_45187794的博客
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tf.Variable(self, initial_value: Any = None, trainable: Any = None, collections: Any = None, validate_shape: bool = True, caching_device: Any = None, name: Any = None, variable_def: Any = None, dtype: Any = None, expected_shape: Any = None, import_scope: A
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函数形式： tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None ) 参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定） name：名称 为什么要用placeh...
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tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)placeholder，占位符，在tensorflow中类似于函数参数，运行时必须传入值。dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型。shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维，比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定。name：名称。t...
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