assign是eager tensor才有的，fit_generator()

最新推荐文章于 2024-05-17 07:53:13 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-17 07:53:13 发布 · 330 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍TensorFlow Eager模式，一种使编程更加直观的执行模式。该模式允许开发者以命令式编程方式执行操作，而非传统的声明式。这使得调试和原型设计变得更加简单快捷，无需使用Session即可看到中间结果。

tensorflow新出的eager模式

pip install tf-nightly-gpu

1）从声明式（declarative）编程形式变成命令式（imperative）编程形式（由静态图->动态图）

        例如： "c = tf.matmul(a, b)"后（以及其他任何tf开头的函数），就会直接执行相应的操作并得到值，而不再像之前那样，生成一个Tensor，通过sess.run()才能拿到值。注意：这种Eager模式一旦被开启就不能被关闭。

 

优点：

1） 可以步进式编程，即边搭模型边输出（看结果），不用再借助sess.run().

       原  先tensor中，我们需手动开启会议（session）,从而将tf函数转换为数组，现在不需要session,可以将tf看做普通函数

 

 

 

 

 

fit_generator()：Kreas 中的API（主要目的是为了节省内存,利用了缓存机制）

 

TensorFlow2.0教程-使用tf.function和AutoGraph提高代码性能
知行_那片天
07-07 1万+
TensorFlow2教程-TF fuction和AutoGraph 要获得最佳性能并使模型可在任何地方部署，请使用tf.function从程序中构建图。 因为有AutoGraph，可以使用tf.function构建高效性能的Python代码，但仍有一些陷阱需要警惕。 今天我们就来介绍一下tensorflow2.0中的TF fuction和AutoGraph
FasterRCNN pytorch官方源码学习
看艾薇的熊猫的博客
11-13 1780
基类 GeneralizedRCNN class GeneralizedRCNN(nn.Module): def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, transform): super(GeneralizedRCNN, self).__init__() self.transform = transform self.backbone = backbone self.rpn = rpn
tensorflow中tf.assign()使用方法介绍
wf0934的博客
02-22 2154
tf.assign(     ref,     value,     validate_shape=None,     use_locking=None,     name=None ) 官方解释 A Tensor that will hold the new value of 'ref' after the assignment has completed. 就是将变量ref的值用valu...
Tensorflow小Tips（二）：如何给tensor赋值 —— tf.assign函数
Jingyang.Zhang的博客
09-13 1万+
　　其实tensorflow里面如何改变tensor的值一直是很令人苦恼的事儿，不过我最近发现 tf.assign 函数可以对 tensor 进行整体的赋值。 调用方式 import tensorflow as tf w = tf.Variable(initial_value=[[1,1], [1,1]], dtype = tf.float32) update = tf.assign(...
【Eager & Graph Execution】EagerTensor与Tensor，tf.function / tf.py_function / tf.numpy_function
化甘
02-01 6570
Tensorflow 的执行方式可分为： Eager execution Graph execution, 也叫静态图执行方式 Graph execution早于Eager execution： 在TensorFlow v1.5之前，tensorflow都是通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型。这种静态图的执行模式最主要的特点是快速。但是在debug时非常不方便，无法类似于对编译好的Python语言程序调用，也无法对其进行内部的调试。 因此有了Eage
TensorFlow静态图和eager机制
AI人工智能与大数据
05-24 4079
在eager问世之前（eager在2017.10发布，大概对应版本TensorFlow 1.4，但当前官方建议使用TensorFlow 1.8或以上版本运行eager），TensorFlow一直采用的是静态图机制，其实直到现在TensorFlow的静态图依然大行其道。本文就来介绍一下TensorFlow的静态图机制。 何为静态图/动态图？ 静态图是指在图构建完成后，在模型运行时无法进行修改。这...
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'assign'解决办法
voidfaceless的博客
11-01 1万+
AttributeError: ‘Tensor’ object has no attribute ‘assign’ a = tf.ones(shape=[1,2]) tf.assign(a,-1) 会报错： AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'assign' 原因是Constant类型的Tensor不能assign，只能是Var...
Keras深度学习框架第八讲：编写自定义训练和评估循环
MUKAMO的博客
05-17 1492
编写自定义训练和评估循环是深度学习中的一项关键任务，它允许开发者对模型的训练过程进行细粒度控制。这种灵活性使得我们能够集成自定义的损失函数、优化器以及评估指标，从而优化模型的性能。同时，自定义循环也为数据加载、预处理和异常处理提供了更多可能性。尽管编写自定义循环需要一定的技术储备，但它带来的精确控制和性能优化使得这一努力变得值得。总之，自定义训练和评估循环是深度学习实践者探索模型性能、优化训练过程的重要工具。
tf.function功能提升绘图性能
bill20100829的博客
03-21 275
在TensorFlow 2中，默认情况下将打开急切执行功能。用户界面直观而灵活（运行一次性操作要容易得多且更快），但这可能会牺牲性能和可部署性。 您可以使用tf.function程序制作图形。它是一种转换工具，可以从您的Python代码中创建与Python无关的数据流图。这将帮助您创建高性能和可移植的模型，并且需要使用SavedModel。 本指南将帮助您概念化如何tf.function在引擎盖下工作，以便您可以有效地使用它。 主要要点和建议是： 在紧急模式下进行调试，然后使用进行修饰@tf.fun
NLP04：LSTM原理详解及文本生成
大雄没有叮当猫的博客
09-03 2020
公众号：数据挖掘与机器学习笔记 1.长短期记忆 LSTM 中引入了3个门，即输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate），以及与隐藏状态形状相同的记忆细胞（某些文献把记忆细胞当成一种特殊的隐藏状态），从而记录额外的信息。 1.1. 输入门、遗忘门和输出门 与门控循环单元中的重置门和更新门一样，如图所示，长短期记忆的门的输入均为当前时间步输入 XtX_tXt​ 与上一时间步隐藏状态 Ht−1H_{t−1}Ht−1​ ，输出由激活函数为sigmoid函数的全
tensorflow 常用的数据操作
李江龙的博客
02-02 301
【代码】tensorflow 常用的数据操作。
TensorFlow学习笔记3—TensorFlow2基本操作
sky130054的博客
06-21 550
1、Tensor数据类型 （1）数据类型 numpy与TensorFlow较为相似，同为科学计算库是数据的载体，numpy用于科学运算但不能灵活地支持GPU运算、不支持自动求导，TensorFlow的GPU支持与自动求导功能使它更适合神经网络计算。 1）list：[整型，浮点型，”字符串类型”,layers对象]，list数据类型可存储复杂多样的数据，在内存的存储方式类似链式存储而非连续存储。 2）np.array：[64，224，224，3]（一个图片数据）是numpy数据类型，专门用于数据运算，
TensorFlow学习（二）：变量常量类型
谢小小XH
11-13 6万+
更新时间：2017.2.27 tensorflow 1.0出来了，API和以前有了一些不一样，所以这里把把之前的代码迁移到新的上面去。 格式有问题，慢慢调….一.概览还记的上节TensorFlow学习（一）：感受一下 的hello word的例子吗？是不是出现了一些新的编程思路和一个函数类等等。我们学任何一门编程语言的时候，都会讲一些量的操作，因为这是基本。这节的主要任务就是熟悉最基本的一些量怎
TensorFlow Eager模式
_icrazy_的博客
08-22 8561
转载自： https://blog.youkuaiyun.com/qq_35370018/article/details/79442938 一. 静态图的弊端 使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型. 确实, 静态的图模式优点很多,但是debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法...
Tensorflow2(keras)-图像预处理操作(tf.EagerTensor和tf.Tensor)
秀呀秀的博客
07-27 2176
在tensorflow.keras训练中，如果需要对图像进行预处理操作（数据增强操作），发现很多opencv方法用不了，不能对图像进行直接处理，就会报错： NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array 所以需要单独加载预处理方法，tf.py_function(aug_image_func, [image], tf.float32)，将处理操作放到aug_image_func中，就可以直接image.nu...
TensorFlow Eager 教程
龙哥盟
07-25 4万+
TensorFlow Rager 教程 来源：madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 一、如何使用 TensorFlow Eager 构建简单的神经网络 大家好！ 在本教程中，我们将使用 TensorFlow 的命令模式构建一个简单的前馈神经网络。 希望你会发现它很有用...
TensorFlow2.0教程-eager模式
知行_那片天
03-16 1万+
TensorFlow教程-eager模式 from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf tf.executing_eagerly() 1.eager模式下运算 # 在eager模式下可以直接进行运算 x = [[3.]] m = tf.matmul(x, x) p...
tensorflow笔记 ：常用函数说明
热门推荐
Multiangle's Notepad
10-13 10万+
本文章内容比较繁杂，主要是一些比较常用的函数的用法，结合了网上的资料和源码，还有我自己写的示例代码。建议照着目录来看。1.矩阵操作1.1矩阵生成这部分主要将如何生成矩阵，包括全０矩阵，全１矩阵，随机数矩阵，常数矩阵等tf.ones | tf.zerostf.ones(shape,type=tf.float32,name=None) tf.zeros([2, 3], int32) 用法类似，都是产
assign FPGA_SFP2_RX_EN <= 1'b1; assign FPGA_SFP2_TX_EN <= 1'b1;为什么会错误
最新发布
07-01
<think>我们正在分析Verilog代码中的assign语句报错问题。用户提供的代码片段是：assign FPGA_SFP2_RX_EN<=1'b1;注意：在Verilog中，assign语句用于连续赋值，它只能驱动wire类型的变量。而且，在assign语句中，赋值操作符应该是“=”，而不是“<=”。错误原因分析：1.在assign语句中使用了非阻塞赋值“<=”，这是不正确的。非阻塞赋值（<=）只能用于过程块（always或initial）中对reg类型变量进行赋值。2.连续赋值（assign）必须使用阻塞赋值“=”。因此，正确的写法应该是：assignFPGA_SFP2_RX_EN =1'b1;另外，还需要注意：-被赋值的信号（FPGA_SFP2_RX_EN）必须声明为wire类型（如果是在模块端口，则输出端口如果使用assign赋值，应该声明为wire，或者不声明，默认为wire）。-如果FPGA_SFP2_RX_EN被声明为reg类型，那么它不能在assign语句中被赋值，而应该在always或initial块中赋值。总结错误原因：1.错误使用了非阻塞赋值符号（<=）在连续赋值语句中。2.可能信号类型不匹配（如果FPGA_SFP2_RX_EN被错误地声明为reg，却用assign赋值）。解决方案：方案1：将非阻塞赋值改为阻塞赋值（即用“=”代替“<=”）assign FPGA_SFP2_RX_EN=1'b1;方案2：如果该信号需要在过程块中赋值，则去掉assign，并在过程块中使用非阻塞赋值（但这里只是赋常值1，所以用连续赋值更合适）例如：reg FPGA_SFP2_RX_EN;//如果必须为reg类型always @(*) beginFPGA_SFP2_RX_EN <=1'b1;//或者用阻塞赋值=也可以，因为组合逻辑end但注意：如果只是简单的赋常值，没有必要用always块，用assign更简洁。根据用户提供的引用[1]中的内容：“assign变量也是wire型”，这进一步印证了assign语句只能驱动wire类型。因此，我们首先检查信号FPGA_SFP2_RX_EN的声明：-如果它被声明为wire，那么用assign语句并改为“=”即可。-如果它被声明为reg，那么有两种选择：要么改为wire类型并用assign赋值，要么在过程块中赋值（但注意过程块中赋常值需要敏感列表，且用非阻塞赋值或阻塞赋值要视情况而定，组合逻辑中两者都可以，但时序逻辑中一般用非阻塞）。由于用户代码中赋的是常值1，因此使用assign语句是最直接的方式。所以，修改后的代码为：assign FPGA_SFP2_RX_EN=1'b1;另外，用户提供的引用[2]是关于Xilinx存储资源的文档，与当前问题关联不大。总结：主要错误是连续赋值语句中错误使用了非阻塞赋值符。下面我们按照要求生成相关问题。</think>### Verilog `assign` 语句错误分析：`FPGA_SFP2_RX_EN <= 1'b1` 根据您提供的代码和引用内容，错误原因主要是**赋值类型不匹配**和**信号类型冲突**。以下是详细分析： #### 🔧 错误原因及解决方案 1. **错误使用非阻塞赋值符（`<=`）** `assign` 语句**必须使用阻塞赋值符** `=`，而非阻塞赋值符 `<=` 只能用于 `always` 块中： ```verilog // 错误写法 ❌ assign FPGA_SFP2_RX_EN <= 1'b1; // 正确写法 ✅ assign FPGA_SFP2_RX_EN = 1'b1; ``` **原因**：非阻塞赋值是时序逻辑特性，`assign` 属于组合逻辑连续赋值[^1]。 2. **信号类型冲突** - 若 `FPGA_SFP2_RX_EN` 被声明为 `reg` 类型，则不能用于 `assign` 语句： ```verilog reg FPGA_SFP2_RX_EN; // 错误声明 ❌ assign FPGA_SFP2_RX_EN = 1'b1; // 冲突 ``` - **解决方案**： ```verilog wire FPGA_SFP2_RX_EN; // 正确声明 ✅ assign FPGA_SFP2_RX_EN = 1'b1; ``` 或改用 `always` 块： ```verilog reg FPGA_SFP2_RX_EN; always @(*) begin FPGA_SFP2_RX_EN = 1'b1; // 阻塞赋值 end ``` 3. **端口方向冲突** 若 `FPGA_SFP2_RX_EN` 是模块的**输入端口**，则不能使用 `assign` 驱动： ```verilog module my_module( input FPGA_SFP2_RX_EN // 输入端口不能被assign驱动 ❌ ); assign FPGA_SFP2_RX_EN = 1'b1; // 非法操作 ``` **解决方案**：改为 `output` 或 `inout` 端口： ```verilog output wire FPGA_SFP2_RX_EN; // ✅ ``` #### 📝 设计规范建议（参考Xilinx文档[^2]） 1. **组合逻辑统一性** `assign` 语句驱动的信号必须满足： - 声明为 `wire` 类型 - 不能出现在过程块（`always`/`initial`）中 - 赋值右侧不能包含时序控制（如 `#delay`） 2. **多驱动源检查** 避免同一 `wire` 被多个 `assign` 驱动： ```verilog assign A = B; // ✅ assign A = C; // ❌ 多驱动冲突 ``` #### 💻 正确代码示例 ```verilog module sfp_interface( output wire FPGA_SFP2_RX_EN // 声明为wire输出 ); // 连续赋值常量 assign FPGA_SFP2_RX_EN = 1'b1; // 阻塞赋值 // 替代方案：使用always块 // reg reg_rx_en; // always @(*) begin // reg_rx_en = 1'b1; // end endmodule ``` > **关键总结**：Verilog中`assign`必须使用阻塞赋值`=`且只能驱动`wire`类型信号。信号声明和端口方向需与赋值方式匹配[^1][^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值