tensorflow 版本函数区别记录

最新推荐文章于 2025-01-29 15:58:59 发布
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分类专栏： 错误解决过程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/the_conquer_zzy/article/details/79705312
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

# tf.initialize_all_variables() 已经被取消了
tensorflow版本差异总结
YouAreLion的博客
07-10 728
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常用函数汇总_tensorflow函数
2401_86372166的博客
09-07 1500
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。
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 1858
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 1244
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 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 1269
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`...
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...
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 1283
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。
tensorflow-函数变动
weixin_43523410的博客
02-19 429
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 2199
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
tensorflow1.x和tensorflow2.0两个版本的函数对比表
hjxu2016的博客
04-02 4580
转自 tensorflow1.x和tensorflow2.0两个版本的函数对比表
tensorflow版本的一些区别
luxiaohai学习专栏
12-16 5361
1.变量初始化函数： if tensorflow.__version__ sess.run(tf.initialize_all_variables()) else: sess.run(tf.global_variables_initializer()) 2. 写日志函数； if tensorflow.__version__ logsWriter = tf.train.
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
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概述，需要注意以下几个问题： （1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。 显卡驱动的安装： 当我们使用...
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昨天安装Tensorflow2.0版本总是安装出错，就想安装个老的版本，老版本链接：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/
tensorflow不同版本安装与升级/降级
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首先，可以安装一个anaconda。 然后使用python的pip可以安装特定版本的tensorflow，比如 pip install tensorflow-gpu==1.1.0 升级到最新： GPU版本： pip install --upgrade tensorflow-gpu CPU版本： pip install --upgrade tenso
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分别基于tensorflow0.11和1.0版本测试，记录下两个版本不同的API， 参考：http://blog.youkuaiyun.com/edwards_june/article/details/65652385   前4个是 V0.11 的API 用在 V1.0 的错误 1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'merge_all...
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...
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