Tensorflow Variable

最新推荐文章于 2023-08-31 10:04:16 发布
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Tensorflow Variable 接口翻译

Variable需要赋初值，需要初始化，可以执行算数四则运算，矩阵运算等

sign函数系列：
为Variable赋值

count_up_to
数值+1 直到limit
eval
计算值，需要一个session，不属于graph结构
from_proto
从variable_def创建一个Variable，没搞明白什么意思
get_shape
获得形状
initialized_value
初始化
Load
不参与图计算的方式向Variable中刷写数据
read_value
读取当前上下文情况下的数据scatter_sub
减去一个稀疏张量的值
set_shape
重写数据的形状
to_proto
不好中文翻译了：Converts a Variable to a VariableDef protocol buffer.
Value
返回一个包含变量中张量的张量，如果在同一device里操作，返回引用，否则，返回copy

用一个自定义的数组初始化tensorflow variable
Love-Coding
10-06 2733
import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() value = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] init = tf.constant_initializer(value) x = tf.get_variable('x', shape=[8], initializer=init) print(x) 打印结果： <tf...
在TensorFlow中，如何定义和初始化变量（Variable）？请解释TensorFlow中的占位符（Placeholder）和它们的作用。
最新发布
Aaron的博客
04-09 984
需要注意的是，在TensorFlow 2.x版本中，由于启用了即时执行模式（Eager Execution），占位符的概念被弃用，取而代之的是直接使用Python变量来传递数据。不过，在TensorFlow 2.x中，由于更加简洁的API和即时执行模式的引入，变量作用域的使用变得不那么常见了。需要注意的是，在TensorFlow 2.x版本中，由于启用了即时执行（Eager Execution）模式，变量可以直接被赋值和更新，而无需在会话（Session）中运行。在定义变量时，通常需要指定初始值。
Tensorflow variable
zeroQiaoba的博客
04-24 759
传送门 心得：只要定义了变量，就要对变量初始化。init = tf.global_variables_initializer()又看见了tensorflow的两个操作，add和assign，分别为加法和变量赋值操作。可以定义变量的名字state = tf.Variable(0, name='counter')session run一个操作会对变量值更新，run一个变量会返回变量当前的结果。 ru
tensorflow-Variable
fireflychh的博客
06-22 360
import tensorflow as tf #对于tensorflow通过Variable进行定义变量，变量只有在初始化时被初始化一次，随后每次执行sess.run(a)时不再初始化，而是将当前内部的值返回。 a = tf.Variable(0,name='counter') print(a.name) b = tf.constant(1) #c = tf.add(a,
tensorflow变量——Variable
lin的博客
11-11 1049
1.tensorflow变量——Variable （1）在tensorflow中，变量(tf.Variable)的作用就是保存和更新神经网络中的参数。 tensorflow中的变量也需要指定初始值。 在神经网络中，一般给参数赋予随机初始值，即使用随机数给tensorflow中的变量初始化。 示例： weights = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stdd...
Tensorflow中的Variable
qwexdl的博客
10-02 333
1、tf.global_variables_initializer()   如果计算图中有tf.Variable()或者tf.get_variable(),则需要通过tf.global_variables_initializer()对变量进行初始化。 如果只有tf.Constant则无需variables_initializer()。   注意： with tf.Graph().as_default(): [...模型定义...] “预训练模型加载.” tvars = tf.trainable_var
tensorflow variable
03-16
TensorFlow变量是在TensorFlow中用于存储和更新模型参数的对象。它们是可变的，可以在训练过程中进行更新。变量可以是标量、向量、矩阵或张量，可以在计算图中定义和使用。变量的值可以通过初始化或赋值来设置，并且...
tensorflow变量作用域（variable scope）
yiens的博客
05-05 555
文章目录举例说明tf.get_variable()工作机制tf.variable_scope理解 举例说明 当我们创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片都要创建一次过滤器变量（）但我们更希望所有图片都共享同一过滤器变量。通常的做法是：1.创建这些变量的全局变量，但是这样会打破封装性。2.将模型封装成类。 tensorflow提供了variable scope这种方式来共享变量，其主要涉及到两个函数...
Tensorflow2 解决Variable作为一个矩阵时无法更新的问题
weixin_42487852的博客
09-03 309
找遍了都找不到解决方案，自己解决 问题起源：搭建了一个深度模型，其中需要用到一个系数矩阵作为参数，于是想到用tf.Variable，但是 op = keras.optimizers.Adam() a = tf.Variable([[1.,2.,3.], [1.,2.,4.], [5.,5.,4.]]) with tf.GradientTape(persistent=True) as t: loss1 = a**2 lo
把tensor转为numpy_tensorflow实现Variable，Tensor，Numpy之间的互相转换
weixin_36236774的博客
12-29 924
import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior()import numpy as npweight = tf.get_variable(name='weights',initializer=tf.random_normal([5,2], stddev=0.01))with tf.Session() as sess:sess.run(t...
tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解
12-20
默认本系列的的读者已经初步熟悉tensorflow。 我们通过tf.Variable构造一个variable添加进图中，Variable()构造函数需要变量的初始值（是一个任意类型、任意形状的tensor），这个初始值指定variable的类型和形状。通过Variable()构造函数后，此variable的类型和形状固定不能修改了，但值可以用assign方法修改。 如果想修改variable的shape，可以使用一个assign op，令validate_shape=False. 通过Variable()生成的variables就是一个tensor，可以作为graph中其他op的输入。另外，T
关于TensorFlow的Variable
优快云_Black的博客
04-06 500
在学习TensorFlow的Variable时遇到了几个问题，在此记录下第一个例子#最简单的一个例子----------------------------------------- a = 3 # 第一步，Create a variable. w = tf.Variable([[0.5,1.0]]) x = tf.Variable([[2.0],[1.0]]) #第二步，做矩阵相乘 y = tf...
TensorFlow之变量(Variable)
qq_40716944的博客
11-21 1244
训练模型时，需要使用变量(Variables)保存和更新参数。Variables是包含张量(tensor)的内存缓冲。变量必须要先被初始化(initialize)，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。之后可以再恢复(restore)保存的变量值来训练和测试模型。  1、变量op能够持久化保存，普通张量不行 2、定义一个变量时，在会话中必须初始化 3、name参数：在tensor...
TensorFlow之Variable 使用方法
qq_34436401的博客
12-10 445
原文章链接 实例： 实例讲解: #!/usr/bin/env python 这句话是指定python的运行环境，这种指定方式有两种，一种是指定python的路径—#！/usr/bin/python (这里需要说明的是: “/usr/bin/python”是python的安装路径) , 我用的是ubuntu14.0.4 这个版本中的含有env变量，记载着环境变量，所以也可以这样写。 #--coding:UTF-8-- 这句话是指定*.py的编码方式，如果文件中涉及到中文汉字的话，有必要写一下这句话。当然
四、tensorflow之variable（变量）
paranoid_CNN的博客
10-18 412
还是通过学习教程中的例子来备忘一下： 写一个变量，每次变量加1。import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='baba') one = tf.constant(1)new_value = tf.add(state, one) udpate = tf.assign(state, new_value)接下来一行代码非常重要，因为上述代码我们定
tensorflow学习之variable变量
Leo_whj的博客
03-03 1626
2.variable变量 tf.Variable()： （1）参数说明 tf.Variable是一个Variable类。通过变量维持图graph的状态，以便在sess.run()中执行；可以用Variable类创建一个实例在图中增加变量； Args参数说明: initial_value：Tensor或可转换为Tensor的Python对象，它是Variable的初始值。除非validate...
tensorflow学习笔记--Variable变量
m0_52126875的博客
08-27 679
ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166159567316782248571314%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…如果需要创建一个取决于另一个variable的初始值的variable，请使用另一个variable的initialized_value（）。Variable()构造函数需要变量的初始值，即任何形状和类型的张量Tensor。...
tensorflow 之 Variable的理解
bytes9的专栏
10-22 1260
为什么tensorflow要有Variable的对象? 编程语言中,都有变量之概念,用于保存中间计算结果,如计算100以内正整数的累加和. int sum = 0; for (int i = 0 ;i<=100;i++){ sum += i; } 上述c++代码中,sum定义变量用于保存累加和.在内部实现时,会为sum变量分配一块固定内存,每次循环,该内存值会变化,但内存地址不变.sum变量和地址是绑定的. 以下为python语言的实现 sum = 0 for i in rang
【TensorFlow变量（Variable）操作详解】
武帝为此的博客
08-31 305
本篇博客将详细介绍TensorFlow变量操作，包括变量的创建、初始化和变量命名空间的修改。
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