TensorFlow中assign函数
tf.assign
assign (
ref ,
value ,
validate_shape = None ,
use_locking = None ,
name = None
)
定义在:tensorflow/python/ops/state_ops.py
参见指南:变量>变量帮助函数
通过将 "value" 赋给 "ref" 来更新 "ref".
此操作输出在赋值后保留新值 "ref" 的张量.这使得更易于链接需要使用重置值的操作.
ARGS:
- ref:一个可变的张量.应该来自变量节点.节点可能未初始化.
- value:张量.必须具有与 ref 相同的类型.是要分配给变量的值.
- validate_shape:一个可选的 bool.默认为 True.如果为 true, 则操作将验证 "value" 的形状是否与分配给的张量的形状相匹配;如果为 false, "ref" 将对 "值" 的形状进行引用.
- use_locking:一个可选的 bool.默认为 True.如果为 True, 则分配将受锁保护;否则, 该行为是未定义的, 但可能会显示较少的争用.
- name:操作的名称(可选).
返回:
一个在赋值完成后将保留 "ref" 的新值的张量.
tf.assign_add
assign_add (
ref ,
value ,
use_locking = None ,
name = None
)
定义在:tensorflow/python/ops/state_ops.py
参见指南:变量>变量帮助函数
通过向 "ref" 添加 "value" 来更新 "ref".
此操作在更新完成后输出 "ref".这使得更易于链接需要使用重置值的操作.
ARGS:
- ref:一个可变的张量.必须是下列类型之一:float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.应该来自变量节点.
- value:张量.必须有相同的类型 ref,要添加到变量的值.
- use_locking:默认为 False;如果为真, 加法将被锁保护;否则,该行为是未定义的,但可能会显示较少的争用.
- name:操作的名称(可选).
返回:
与“REF”相同.返回是为了希望在更新变量后使用新值的操作的便利.
tf.assign_sub
assign_sub (
ref ,
value ,
use_locking = None ,
name = None
)
定义在:tensorflow/python/ops/state_ops.py
参见指南:变量>变量帮助函数
通过从 "ref" 中减去 "value" 来更新 "ref".
此操作在更新完成后输出 "ref",这使得更易于链接需要使用重置值的操作.
ARGS:
- ref:一个可变的张量.必须是下列类型之一:float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.应该来自变量节点.
- value:张量.必须有相同的类型 ref.要减去变量的值.
- use_locking:一个可选的 bool,默认为 False.如果为 True,减法将被锁定保护,否则行为是未定义的,但可能表现出较少的争用.
- name:操作的名称(可选).
返回:
与“REF”相同.返回是为了使得在更新变量后要使用新值的操作的便利.
TensorFlow中assign函数的更多相关文章
- 查询tensorflow中的函数用法
一下均在ubuntu环境下: (1)方法一,使用help()函数: 比如对于tf.placeholder(),在命令行中输入import tensorflow as tf , help(tf.plac ...
- Tensorflow中multiply()函数与matmul()函数的用法区别
1.tf.multiply()函数:矩阵对应元素相乘 官网定义: multiply(x,y,name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, ...
- Tensorflow中one_hot() 函数用法
官网默认定义如下: one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) 该 ...
- tensorflow中的函数获取Tensor维度的两种方法:
获取Tensor维度的两种方法: Tensor.get_shape() 返回TensorShape对象, 如果需要确定的数值而把TensorShape当作list使用,肯定是不行的. 需要调用Tens ...
- assign()函数
tf中assign()函数可用于对变量进行更新包括变量的value和shape. 涉及以下函数: tf.assign(ref, value, validate_shape = None, use_lo ...
- tensorflow官方文档中的sub 和mul中的函数已经在API中改名了
在照着tensorflow 官方文档和极客学院中tensorflow中文文档学习tensorflow时,遇到下面的两个问题: 1)AttributeError: module 'tensorflow' ...
- TensorFlow(3)CNN中的函数
tf.nn.conv2d()函数 参数介绍: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=Non ...
- tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数(转)
tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数 ...
- (原)tensorflow中函数执行完毕,显存不自动释放
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/question ...
随机推荐
- Dom4j基础
dom4j是一个非常非常优秀的Java XML API,用来读写XML文件,具有性能优异.功能强大和易于使用的特点,同时它也是一个开放源代码的软件,可以在SourceForge上找到它.对主流的Jav ...
- Spring Boot中JSON参数传递,后台实体接受问题
1.json参数为json字符串 var data = { name: '超管不是11', password: '123456' }; $.ajax({ type:"post", ...
- SliverList , SliverFixedExtentList
SliverList 高度自动, SliverFixedExtentList 高度固定死. CustomScrollView( slivers:[ SliverList( delegate: Sliv ...
- 获奖感想和python学习心得
一,获奖感想 很荣幸能成为小黄杉的获得者,也很感谢老师对我的这份鼓励和期望.回顾本学期的python学习中,我从一名对编程一无所知的小白,成为一名刚入门的程序猿.首先,我要感谢我的任课老师娄嘉鹏老师, ...
- Bugku-CTF之输入密码查看flag
Day14 输入密码查看flag http://123.206.87.240:8002/baopo/
- 批处理学习之Bat命令——获取当前盘符、当前目录、上级目录
命令 当前盘符:%~d0 当前路径:%cd% 当前执行命令行:%0 当前bat文件路径:%~dp0 当前bat文件短路径:%~sdp0 测试 下载testBatPath.bat测试文件,双击.bat运 ...
- WebApi返回的Json去掉XML
在global.asax.cs文件中的 application_start()方法中加入下面一句话 GlobalConfiguration.Configuration.Formatters.XmlFo ...
- Windows下Python安装numpy+mkl,Scipy和statsmodels
最近做时间序列分析需要用到Python中的statsmodels,但是安装过程中遇到很头疼的问题,Google.Stackover各种都没有找到合适的解决办法,而且貌似还有很多同学也在吐槽Window ...
- shh和maven项目报错
朋友整合ssh时突然报错, org.apache.catalina.LifecycleException: Failed to start component [StandardEngine[Cata ...
- Lintcode105 Copy List with Random Pointer solution 题解
[题目描述] A linked list is given such that each node contains an additional random pointer which could ...