tf.identity()的用处及tf.control_dependencies()

TensorFlow中tf.identity用途相关链接
最新推荐文章于 2022-01-10 16:43:02 发布
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从 tf.identity 理解 tensorflow 矩阵赋值与 python 变量赋值的区别
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在 tensorflow 中 tf.identity 用于返回一个与输入 tensor 值相同的 tensor。 下面程序要做的是，5次循环，每次循环给x加1，赋值给y，然后打印出来 x = tf.Variable(0.0) #返回一个op，表示给变量x加1的操作 x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) #control_dependencies的意义是，在执行wi...
tf.control_dependencies()
深度的魅力
06-12 1865
参考博客 TF可以协调多个数据流，在存在依赖的节点下非常有用，例如节点B要读取模型参数值V更新后的值，而节点A负责更新参数V，所以节点B就要等节点A执行完成后再执行，不然读到的就是更新以前的数据。这时候就需要个运算控制器tf.control_dependencies。 参考：深度学习大讲堂 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NTE4NTUwOQ==&a...
tf.identity的意义以及用例
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10-30 957
最近在学习tensorflow，学到滑动平均窗口函数ExponentialMovingAverage时，里面用到了tf.identity操作，在Stack Overflow上看到一个很好的解释，记录一下，对其中程序稍微修改一下能更好地说明。  原地址 ： https://stackoverflow.com/questions/34877523/in-tensorflow-what-is-tf-id...
tf.control_dependencies()和tf.identity()
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11-16 461
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tf.identity()函数
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tf.identify(input,name=None) 功能：返回一个和输入的tensor大小和数值都相同的tensor
莫烦tensorflow Batch Normalization总结与tf.identity()/EMA功能
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tf.contrib.layers.batch_norm
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03-18
with tf.control_dependencies([update_moving_mean, update_moving_variance]): return tf.identity(batch_mean), tf.identity(batch_var) mean, var = tf.cond(is_training, true_fn=mean_var_with_update, ...
tf.layers.batch_normalization改写
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python moving average_Python moving_averages.assign_moving_average方法代码示例
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本文整理汇总了Python中tensorflow.python.training.moving_averages.assign_moving_average方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python moving_averages.assign_moving_average方法的具体用法？Python moving_averages.assign_moving_average怎么用...
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关于 tf.control_dependencies（具体参考博客，也是本文主要参考对象）： tf.control_dependencies(control_inputs)设计是用来控制计算流图的，给图中的某些计算指定顺序。比如：我们想要获取参数更新后的值，那么我们可以这么组织我们的代码。 opt = tf.train.Optimizer().minize(loss) with tf.c...
tf.identity()的意义以及用例
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下面程序的功能是，做5次循环，每次循环给x加1，赋值给y，然后打印出来，所以我们预期达到的效果是输出2，3，4，5，6。 x = tf.Variable(1.0) y = tf.Variable(0.0) #返回一个op，表示给变量x加1的操作 x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) #control_dependencies的意义是，在执行with包含的内容（在这里就是...
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