tensorflow---之sess.run()

最新推荐文章于 2024-01-14 11:26:46 发布
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本文探讨了TensorFlow中tf.session的使用方式，解释了每个session如何创建新的图实例，并通过示例展示了不同session间图的独立性。

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每一个tf.session会建立一个新的会话，一个新的图，如下第函数里的会话，和for循环里的会话，应该是两个不同的图

Tensorflow中的run()函数
weixin_33724570的博客
10-28 4047
1 run()函数存在的意义 run()函数可以让代码变得更加简洁，在搭建神经网络（一）中，经历了数据集准备、前向传播过程设计、损失函数及反向传播过程设计等三个过程，形成计算网络，再通过会话tf.Session().run()进行循环优化网络参数。这样可以使得代码变得更加简洁，可以集中处理多个图和会话，明确调用tf.Session().run()可能是一种更加直观的方法。 总而言之，我们先规划...
安装tensorflow-gpu 1.12.0
fx714848657的博客
11-26 7397
在NVIDIA RTX3090上安装tensorflow-gpu 1.12.0，期间涉及CUDA和cuDNN版本切换和安装tensorflow-gpu的过程中不断报错的问题。
Tensorflow基础4：run()函数
Esun Blog
03-04 661
Tensflow 基础4：run()函数 run()是运算和转换 一次只能运行一个单位 run()只能tensorflow中的单位 one = tf.Graph() var1 = tf.constant(1) with tf.Session() as sess: display(sess.run(var1)) 1 with one.as_default(): var2 = t...
tensorflow的Session机制及run()函数
realliyuhao的博客
01-30 2143
这个会话Session(),如果你学过JavaWeb肯定不陌生, session对象,sessionID都是学过的. tensorflow的会话机制可以这么想, 你在编译器上写的代码要靠CPU或者GPU去跑, 这个Session()就是沟通你和CPU的桥梁,给你俩传话, 具体的函数就是run(),下面来主要讲一下run(). run(): 它一共有四个参数,后两个我现在还不会用,先说说前两个...
tensorflow函数解析：Session.run和Tensor.eval
code to success
04-20 2万+
原问题链接： http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval Question： TensorFlow has two ways to evaluate part of graph: Session.ru
python tensorflow tf.Session().run()函数（运行操作并评估“fetches”中的张量）
Dontla的博客
11-09 1970
def run(self, fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None): """Runs operations and evaluates tensors in `fetches`. 运行操作并评估“fetches”中的张量。 This method runs one "step" of Tens...
解决Tensorflow sess.run导致的内存溢出问题
09-18
### 解决TensorFlow `sess.run` 导致的内存溢出问题 在使用TensorFlow进行深度学习模型训练或预测时，经常会遇到内存溢出的问题，尤其是在处理大型图像数据集时更为常见。本文将通过一个具体的例子来探讨如何解决由...
tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
11-28
print(sess.run(c)) # 输出: 7 ``` 在TensorFlow 0.12.0版本中，用户可以实现各种机器学习模型，包括但不限于深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及强化学习算法等。尽管它是一个...
计算机视觉——【环境配置】win10下tensorflow-GPU版本升级至tensorflow-GPU 1.14.0
技术更新每天
07-07 1万+
win10下tensorflow-gpu版本升级系统环境问题驱动 系统环境 win10 x64 现有深度学习环境： anaconda3 python3.5 tensorflow-gpu1.8.0 cuda9.0+cudnn7.1 问题驱动 tensoflow中导入MNIST数据手写集最常用的两句语句 from tensorflow.examples.tutorial.mnist import in...
tensorflow-cpu gpu安装教程1
08-03
print(sess.run(hello)) ``` 如果输出 "b'Hello, TensorFlow!'"，说明安装成功。 **方法二：编译安装CPU版TensorFlow** 1. 确认已安装GCC。 2. 安装`bazel`，它是Google的构建工具，用于编译TensorFlow源代码： ``...
tensorflow函数tf.app.run()参数
lzp_k2的专栏
05-03 795
致谢： https://stackoverflow.com/questions/33703624/how-does-tf-app-run-work https://blog.csdn.net/Suan2014/article/details/76269241 https://blog.csdn.net/fxjzzyo/article/details/80466321 1 形式 i...
tensorflow：run详解
qq_25987491的博客
06-09 1651
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28196873
tensorflow学习笔记（1）：sess.run()
热门推荐
站在巨人的肩膀上coding
04-19 3万+
session.run()session.run([fetch1, fetch2])1234567891011import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32)one = tf.constant(1.0,dtype=tf.float32)new_val = tf.add(state, one)update = tf.as...
【tensorflow】【python】tf.Session.run()
wq6qeg88的博客
01-14 758
SESS.run()
tensorflow中sess.run()
lty_sky的专栏
06-12 2954
Session()方法 tensorflow的内核使用更加高效的C++作为后台，以支撑它的密集计算。tensorflow把前台(即python程序)与后台程序之间的连接称为"会话(Session)" Session作为会话，主要功能是指定操作对象的执行环境，Session类构造函数有3个可选参数。 target(可选)：指定连接的执行引擎，多用于分布式场景。 graph(可选)：指定要在S...
tensorflow 9. 参数解析和经典入口函数tf.app.run
yuanlulu的博客
10-07 2402
概述 本文总结两种参数解析的接口，一种是python的参数解析包自带的功能，使用时需要import argparse。另一类是tensorflow自带的功能，解析时import tensorflow就行了。 python中的参数解析 parse_known_args的例子 tensorflow下的一个例子 tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_deep...
tensorflow学习笔记11——开始run
qq_40549606的博客
11-16 307
1、sess.run() # Create the session and run the graph sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) sess.run(iterator.initializer) 用sess.run()有两种情况： 1.想要获取某个变量的时候： 2.执行某种操作的时候，这个操作不是一个...
tensorflow的sess.run详解
weixin_42834037的博客
09-23 1836
tensorflow的sess.run详解 以下函数注释方法来源于c#语言。 ///这个是让fetches节点动起来，告诉tensorflow，想要此节点的输出。 ///fetches 可以是list或者tensor向量 ///feed_dict。替换原图中的某个tensor sess.run(fetches，feed_dict) 比如 a=tf.add(2,5) #这里本来a为7 b=t...
TensorFlow函数整理
A_Coding_Man
12-16 309
TensorFlow函数整理tf.placeholder()函数说明：返回值实例 tf.placeholder() tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 函数说明： dtype：被填充的张量(Tensor)的元素类型。 shape：被填充张量(Tensor)的形状(可选参数)。如果没有指定张量(Tensor)打形状，你可以填充该张量(Tensor)为任意形状。 name：为该操作提供一个名字(可选参数)。 返回值 一个张量(Tensor)。 必须在使用句柄
tensorflow-gpu清华云网址
最新发布
05-20
result = sess.run(hello) print(result.decode()) # 输出字符串内容 print(tf.__version__) # 查看当前TensorFlow版本 ``` 如果能够顺利打印出“Hello, TensorFlow!”以及对应的TensorFlow版本号，则说明环境搭建...
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