tensorflow 版本函数区别记录

最新推荐文章于 2024-07-10 15:21:55 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-10 15:21:55 发布 · 836 阅读

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本文介绍TensorFlow中变量初始化操作的变化，从已废弃的tf.initialize_all_variables()迁移到新的init=tf.global_variables_initializer()方法。

init=tf.global_variables_initializer()  #init 初始化的最新操作
#

# tf.initialize_all_variables() 已经被取消了

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Tensorflow常用函数汇总_tensorflow函数

2401_86372166的博客

09-07

1611

操作描述返回一个用于寄存op类型的梯度函数的装饰器设置操作节点类型op_type的节点没有指定的梯度返回一个用于寄存op类型的shape函数的装饰器表示tensor的shape与other合并shape信息，返回一个TensorShape类与other的维度相连结返回tensor的rank返回tensor的维度以list的形式返回tensor的shape判断shape是否为兼容TensorShape(None)与其他任何shape值兼容判断dims是否为兼容。

深度学习框架应用开发：基于 TensorFlow 的函数求导分析

最新发布

01-29

1360

最后，通过 `tape.gradient(y, x)` 计算 `y` 关于 `x` 的导数。- `x = tf.Variable(2.0)` 和 `y = tf.Variable(3.0)`：创建两个 TensorFlow 变量 `x` 和 `y`，并分别初始化为 2.0 和 3.0。- `dz_dx = tape.gradient(z, x)` 和 `dz_dy = tape.gradient(z, y)`：分别计算 `z` 关于 `x` 和 `y` 的导数。在深度学习中，梯度计算是优化模型的关键。

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Tensorflow1.与2.0区别.zip

12-03

整理了一个表格，1与2版本的区别，一些库的使用改变，以及代码的规范。资源来自于官方发布，个人整理后，以供大家学习交流。

tensorflow r1.5 版本差异调研

SuperYR_210的博客

01-05

1908

一、Breaking Changes 1、预编制的二进制文件是针对CUDA 9 和 cuDNN 7制定的。 2、Linux的二进制文件是使用 ubuntu 16构建的，在使用ubuntu 14引入glibc的时候，可能会出现不兼容的问题。 3、从1.6的版本开始，预编译的二进制文件会使用AVX指令，可能会破坏CPU上的TF。（This may break TF on older CPUs）

tensorflow版本不同的问题

JiawenW的博客

03-11

1266

暂时整理了遇到的由于tensorflow版本不同API更改后导致的一些报错： AttributeError：‘module’ object has no attribute ‘mul’ tf.mul()改成：tf.multiply() AttributeError：‘module’ object has no attribute ‘sub’ tf.sub()改成：tf.subtract() At...

tensorflow版本差异总结，Mac GPU使用

YouAreLion的博客

07-10

973

cuda11+、python3.8+、keras2、支持WSL2，不支持原生windows。cuda12+、python3.9+、keras3、删除tf.estimator。cuda11+、python3.8+、keras2、支持原生windows。

tensorflow 1.X版本与2.X版本的区别 sparse_categorical_crossentropy损失函数踩雷

weixin_43955530的博客

03-02

1293

卷积神经网络 2.X版本的tensorflow是有Input层的 # Create the Student Model student = keras.Sequential( [ keras.Input(shape=(28,28,1)), layers.Conv2D(16,(3,3),strides = (2,2),padding = "same"), layers.LeakyReLU(alpha=0.2),

关于TensorFlow新旧版本函数接口变化详解

09-18

2. `tf.train.SummaryWriter`：在新版本中，应使用`tf.summary.FileWriter`来创建日志记录器。 3. `tf.merge_all_summaries`：现在应使用`tf.summary.merge_all()`来合并所有摘要。 4. `tf.histogram_summary`和`...

tensorflow2.0的函数签名与图结构

12-21

这一步确保了在保存过程中函数的输入规格被正确地记录下来。例如，`cube_func_int32 = cube.get_concrete_function(tf.TensorSpec([None], tf.int32))`创建了一个ConcreteFunction实例，代表了`cube`函数对于`int32`...

精选资源

TensorFlow常用函数总结.pdf

01-11

以下是对标题和描述中提到的一些重要TensorFlow函数的详细解释： 1. `tf.Variable`: 这是创建变量的最常见方式，`initial_value`参数用于设定初始值，`trainable`决定了变量是否参与训练过程，`collections`可以...

tensorflow-函数变动

weixin_43523410的博客

02-19

441

tf函数变化不定期汇总 https://blog.youkuaiyun.com/stq054188/article/details/84371844

关于不同版本的TensorFlow的几点总结说明【值得收藏】

dianxiaoer

06-30

2242

目前TensorFlow的版本已经更新到2，以下是小编在使用过程总结的一些问题，现在拿来给大家分享。 TensorFlow 系统支持tensorflo版本是否异常测试结果 1.14.0 python 导入包时报错下载libstdc.so_.6.0.26 1重新构建动态库libstdc++.so.6 2.glibc库升级到2.23 3.更新包numpy==1.1

TensorFlow2.0与1.0版本的区别

lymake的博客

04-21

1707

而TensorFlow 1.0默认构建静态计算图,需要在会话中运行才能得到运算结果。6. Keras Model.fit统一接口TensorFlow 2.0中的model.fit()提供了统一的训练接口,使模型训练简单易用。TensorFlow 1.0的训练过程相对复杂,需要定义训练运算、迭代变量、启动会话等步骤。你可以用极少的代码构建复杂的神经网络模型。TensorFlow 2.0中的变量在定义时自动初始化,无需运行初始化操作。而在TensorFlow 1.0中,你需要定义变量初始化操作并在会话中运行。

tensorflow学习之路-初学习者版本选择

WHACKW的专栏

01-16

5374

tensorflow各个版本的区别 tensorflow - 仅支持 CPU 的当前稳定版本（建议新手使用） tensorflow-gpu - 支持 GPU 的当前稳定版本（Ubuntu 和 Windows） tf-nightly - 仅支持 CPU 的每夜版（不稳定） tf-nightly-gpu - 支持 GPU 的每夜版（不稳定，Ubuntu 和 Windows） tensorflow1.x...

2401_84925977的博客

05-17

1172

tensorflow1.x和tensorflow2.0两个版本的函数对比表

hjxu2016的博客

04-02

4611

转自 tensorflow1.x和tensorflow2.0两个版本的函数对比表

tensorflow 的版本差异与变化

weixin_30723433的博客

03-20

1217

官方文档的说明，Transitioning to TensorFlow 1.0 1. 简单列举如下变量 tf.VARIABLES ⇒ tf.GLOBAL_VARIABLES tf.all_variables ⇒ tf.global_vairables tf.initialize_all_variables ⇒ tf.global_variables_...

TensorFlow版本配套关系表：使用指南与版本匹配要点

随着TensorFlow不断更新和演进，各个版本间可能会存在API、功能和性能上的差异，甚至在不同版本的TensorFlow中，同一个函数或类的使用方式也可能完全不同。为了保证项目的稳定性和兼容性，开发者必须了解并遵循...