tensorflow: 如何使用占位符与变量

最新推荐文章于 2023-07-06 17:14:51 发布
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#tensorflow #深度学习 #机器学习 #占位符 #变量

本文介绍了在TensorFlow中如何声明和使用变量以及占位符。通过示例展示了如何初始化变量并执行计算图，以及如何定义占位符并进行数据馈送。文章还提供了占位符和变量的实际运行示例，帮助读者理解这两个关键概念。

Refence:  《Tensorflow machine learning cookbook》 : Using Placeholders and Variables


Packt.TensorFlow.Machine.Learning.Cookbook.2017 笔记


如何使用占位符与变量
申明变

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32、TensorFlow中的占位符与变量使用指南
2y3u4i5o6p的博客
10-29 16
本文详细介绍了TensorFlow中占位符与变量的使用方法，涵盖定义、初始化、数据输入机制及变量作用域等核心概念，并通过构建一个简单的线性回归模型展示了实际应用流程。内容包括占位符的动态批量支持、变量的初始化与重用机制、模型训练与评估步骤，帮助读者掌握TensorFlow建模的基础关键技术。
5、深入浅出TensorFlow：概念、输入与变量详解
最新发布
wine的专栏
06-21 54
本文深入浅出地介绍了TensorFlow的基本概念和核心组件，通过咖啡馆的类比帮助理解TensorFlow的工作流程。文章详细讲解了TensorFlow客户端的常见元素，包括输入、变量、操作和输出，并探讨了定义输入和变量的不同方法。此外，还提供了构建简单神经网络模型的示例，帮助读者掌握TensorFlow在实际问题中的应用。
Python基础（一）——变量，运算，占位符
lizhixin200的博客
07-08 703
Python基础（一）——变量一.变量1.1类型1.2变量使用1.3变量命名规则1.5常用命令1.6变量转换二.运算2.1算数运算2.2 内置数学函数及math库2.3逻辑运算三.占位符3.1%占位符3.2 {}，format占位符3.3f '{变量}' 占位符 一.变量 1.1类型 不可变类型：无法对变量内的某个单一元素进行增删改 类型 英文表示 实例 备注 字符串 string（str） ‘Hello World’ 单双三引号包住 整数 integer（int） 100 不带小数点的
tensorflow中的占位符
m0_37548423的博客
12-22 2612
在tensorflow中我们在执行sess之前需要设置占位符，在sess.run中用feed_dict 将其传入 tensorflow中的占位符用 tf.placeholder并且有三个参数 （1）数据类型： （2）数据大小： （3）占位符名称： 例如： import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.placeholder(tf...
tensorflow中的变量和占位符
baidu_15113429的博客
09-24 3369
import tensorflow as tfa = tf.constant(2, tf.int16) b = tf.constant(4, tf.float32)graph = tf.Graph() with graph.as_default(): a = tf.Variable(8, tf.float32) b = tf.Variable(tf.zeros([2, 2], tf.
Tensorflow入门----占位符、常量和Session
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语雨听风的博客
06-15 1万+
安装好TensorFlow之后，开一个python环境，就可以开始运行和使用TensorFlow了。先给一个实例，#先导入TensorFlow import tensorflow as tf# Create TensorFlow object called hello_constant hello_constant = tf.constant('Hello World!')with tf.Sessi
TensorFlow常量、变量和占位符详解
newbeixue的博客
10-11 201
http://c.biancheng.net/view/1885.html
TensorFlow中的占位符与变量：从基础到回归模型构建
# TensorFlow 中的占位符与变量：从基础到回归模型构建 ## 1. TensorFlow 中的占位符 TensorFlow 拥有专门的数据输入机制，占位符（placeholders）便是其中之一。占位符是预定义的张量，具备特定的类型与形状。它们...
TensorFlow基础：张量、常量、变量与占位符详解
本文档主要介绍了TensorFlow中关于张量、常量、变量和占位符的基础概念和使用方法。TensorFlow是一种流行的深度学习框架，其中张量是核心概念，它是多维数组，可以表示各种数学对象，如标量、向量和矩阵。张量的维度...
TensorFlow教程（三）：变量和占位符
观月执白
03-27 1315
曾经因为一些工作的原因问过很多人知不知道变量和占位符的区别，但是能答上来的几乎很少，其实区别很简单： 变量是TensorFlow机器学习算法的参数，TensorFlow通过维护和调整这些变量的状态来优化机器学习算法。 占位符是TensorFlow对象，用于表示输入输出数据的格式，允许传入指定类型和形状的数据，并依赖计算图的计算结果。（如：期望等） 变量 在TensorFlow中，tf....
TensorFlow入门教程（2）占位符、变量、损失函数
theeternal的博客
12-10 1284
TensorFlow入门教程
TensorFlow初体验
cfy2401926342的博客
07-06 1680
【代码】TensorFlow初体验。
TensorFlow系统学习笔记2（变量、占位符、变量赋值）
Python小哥的博客
01-20 2457
1 TensorFlow的变量使用要注意两点 1.1 变量初始化、执行 变量要先初始化、再执行，这样变量才能起作用。 变量 tf.Variable() 中“V”是大写。 node1 = tf.Variable(3.0,tf.float32,name="node1") node2 = tf.Variable(4.0,tf.float32,name="node2") result = tf.add(n...
Tensorflow学习笔记(2)_占位符的使用
weixin_44885615的博客
04-12 659
tensorflow_placeholder占位符的使用 代码 # # Feed # # 创建占位符 # input1 = tf.placeholder(tf.float32) # 先不赋值 先占个位置 之后再给他传值 # input2 = tf.placeholder(tf.float32) # 先不赋值 先占个位置 之后再给他传值 # output = tf.multiply(input1...
TensorFlow常量、变量和占位符
linux_win的博客
02-02 468
最基本的 TensorFlow 提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算。张量，可理解为一个 n 维矩阵，所有类型的数据，包括标量、矢量和矩阵等都是特殊类型的张量。   TensorFlow 支持以下三种类型的张量： 常量：常量是其值不能改变的张量。 变量：当一个量在会话中的值需要更新时，使用变量来表示。例如，在神经网络中，权重需要在训练期间更新，可以通过将权重声明为变量来实现。变量...
tensorflow中的常量、变量和占位符
zhuiyuanzhongjia的博客
05-26 3797
部分内容转自https://blog.csdn.net/baidu_15113429/article/details/78077834?locationNum=8&fps=1https://blog.csdn.net/fei13971414170/article/details/73309106先给一个实例，#先导入TensorFlow import tensorflow as tf #...
tensorflow-placeholder-占位符的使用
fireflychh的博客
06-22 2659
import tensorflow as tf #placeholder用于创建占位，当需要时再将数据传入进去，第一个参数是数据类型 #第二个参数是数据的维数 input1 = tf.placeholder(tf.float32,[1,2]) input2 = tf.placeholder(tf.float32,[1,2]) output = tf.mul(input1,inpu
tensorflow 占位符
乱七八糟的笔记
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tensorflow的占位符本质就是先声明数据类型，以便建立模型时申请内存。 在这里声明的：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/python/ops/array_ops.py tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None ) 需...
tensorflow占位符
qq_40527236的博客
09-22 304
import tensorflow as tf input1=tf.placeholder(tf.float32) input2=tf.placeholder(tf.float32) output=tf.multiply(input1,input2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.0],input2:[2.0]})) tf.placeholder()和feed_dict配合使用，pl
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