tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究

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Tensorflow系列：tf.contrib.layers.batch_norm

Candy_GL的博客

03-14

1万+

tf.contrib.layers.batch_norm( inputs, decay=0.999, center=True, scale=False, epsilon=0.001, activation_fn=None, param_initializers=None, param_regularizers=None, up...

【tensorflow】库函数，tf.contrib.layers.batch_norm

Mosu_的专栏

11-02

2618

tf.contrib.layers.batch_norm( inputs, decay=0.999, center=True, scale=False, epsilon=0.001, activation_fn=None, param_initializers=None, param_regularizers=None, u...

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关于tf.GraphKeys.UPDATA_OPS

dong-技术驱动人生

05-10

7506

1、tf.control_dependencies 首先我们先介绍tf.control_dependencies，该函数保证其辖域中的操作必须要在该函数所传递的参数中的操作完成后再进行。请看下面一个例子。 import tensorflow as tf a_1 = tf.Variable(1) b_1 = tf.Variable(2) update_op = tf.assign(a_1, 10...

tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS

qq_38261075的博客

04-01

439

可参考https://blog.csdn.net/huitailangyz/article/details/85015611

tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATA_OPS

qq_32172681的博客

07-06

274

tf.control_dependencies 该函数保证其辖域中的操作必须要在该函数所传递的参数中的操作完成后再进行。如：tf.control_dependencies([update_op]) tf.GraphKeys.UPDATA_OPS 是计算图中内置的一个集合，会保存一些需要在训练操作之前完成的操作，配合tf.control_dependencies函数使用。 ...

tensorflow学习笔记：tf.control_dependencies，tf.GraphKeys.UPDATE_OPS，tf.get_collection

Rookiekk

07-04

5079

tf.control_dependencies(control_inputs): control_dependencies(control_inputs) ARGS： control_inputs：在运行上下文中定义的操作之前必须执行或计算的 Operation 列表或 Tensor 对象.也可以是不清除控件依赖项. 返回：指定上下文中构建的所有操作的控制依赖关系的上下文管理器. ...

tensorflow 踩坑记之batch_norm

最新发布

03-13

他可能是在升级到TensorFlow 2.x之后遇到了这个问题，因为原来的`tf.contrib.layers.batch_norm`在2.x版本中被移除了。我需要帮他找到替代方法。首先，我要回忆一下TensorFlow 2.x的变化。`tf.contrib`在2.x中被弃...

【转】tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究

monk1992的博客

11-05

662

笔者近来在tensorflow中使用batch_norm时，由于事先不熟悉其内部的原理，因此将其错误使用，从而出现了结果与预想不一致的结果。事后对其进行了一定的调查与研究，在此进行一些总结。一、错误使用及结果笔者最先使用时只是了解到了在tensorflow中tf.layers.batch_normalization这个函数，就在函数中直接将其使用，该函数中有一个参数为training，在训练阶段赋值True，在测试阶段赋值False。但是在训练完成后，出现了奇怪的现象时，在training赋值为T.

深度学习优化策略---炼丹trick之tensorflow中的三种batch_norm以及为什么需要tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS

xys430381_1的专栏

04-11

884

tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 tf.control_dependencies 首先我们先介绍tf.control_dependencies，该函数保证其辖域中的操作必须要在该函数所传递的参数中的操作完成后再进行。请看下面一个例子。 import tensorf...

tf.GraphKeys

Deep Learning and NLP Farm

08-06

2346

在http://www.cnblogs.com/linyuanzhou/p/6923607.html页面看到的一句话：不太明白啥意思，先占坑，待清楚后补充

浅层cnn网络炼丹--tensorflow

qq_34570910的博客

08-27

815

1.在用batch normal时发现模型一直不收敛。解决方法：在计算loss前加入update_ops。 update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) with tf.control_dependencies(update_ops): training_operation = optimizer.minimiz...

tensorflow杂记

Mona-abc的博客

01-17

493

1.tf.get_variable或tf.Variable默认trainable=True，默认将变量添加到图形集合tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中，用于优化器Optimizer类优化的默认变量列表，也就是要训练的变量列表。 2.tf.control_dependencies：with tf.control_dependencies([update_op]):...

对tensorflow 的BatchNormalization的坑的理解与测试

wzg2016的博客

09-01

2916

tf.control_dependencies 该函数的作用是：在执行其辖区的命令之前，先确保辖区命令依赖的节点被率先执行。辖区命令依赖的节点被作为参数放在tf.control_dependencies的参数位置。请看下面一个例子。 import tensorflow as tf a = tf.Variable(1) b = tf.Variable(2) update_op = tf.assign(a, 10) # 赋值操作，改变变量 a_1 的数值 # 添加依赖控制 # 该命令的参数是被依赖的计

tensorflow+keras混搭

Loong Cheng的博客

10-30

980

import tensorflow.keras as k import tensorflow as tf import numpy as np x = np.ones([8,224,224,3]).astype(np.float) data = tf.placeholder(tf.float32,[None,224,224,3]) net = k.layers.Conv2D(64,[3,3])(data) y_ = tf.layers.batch_normalization(net, name='qsd'.

Tensorflow-slim 学习笔记（二）第一层目录代码解读

weixin_30852367的博客

07-19

245

通过阅读代码来学习，一向时最直接快速的。本章将讲解slim的第一层目录tensorflow/tensorflow/contrib/slim/python/slim的代码。本层代码主要包括learning.py, evaluation.py, summary.py, queue.py和model_analyzer.py，分别对应模型的训练，测试，日志记录，队列管理和模型分析部分。让巴默索泪来...

正确使用Tensorflow Batch_normalization

董煎饼的沙滩

05-25

5501

题外话：tensorflow中，tf.contrib是一些尝试代码或者不稳定的代码，将来可能会被弃用或者删除；tf.layers中是一些已经确定了的代码，基本不会有大的改动；tf.nn是最基本的代码，级别最低，基本不会变，但要实现各种功能，需要自己组合别的api来实现。使用tf.layers.batch_normalization()，首先是api接口：点击打开链接注意：Note: when tr...

TensorFlow动态循环神经网络(tf.nn.dynamic_rnn)返回值解析

总结来说，`tf.nn.dynamic_rnn`是TensorFlow中处理变长序列数据的关键工具，它提供了灵活的RNN计算，并返回每个时间步的输出以及最终状态，这对于序列模型的训练和预测过程至关重要。在实际应用中，理解它的返回值...