在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession.因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作. 一 class tf.Session 运行tensorflow操作…

代码 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy): c=tf.constant(2,d…

如上贴出了:错误信息和错误代码. 这个问题困扰了自己两天,报错大概是说输入的数据和接受的格式不一样,不能作为tensor. 后来问了大神,原因出在tf.reshape(),因为网络训练时用placeholder定义了输入格式,所以输入不能用tensor,而tf.reshape()返回结果就是一个tensor了,所以输入会报错. 因此改为了这种格式 灵机一动,全都使用numpy里面的方法提供格式的转换,这样就不会产生tensor形的变量了.改完以后成功运行…

) local file = io.open('/home/xbwang/Desktop/part2original','a') ,length do number = part2[j] file:write(tostring(number)..'\n') end…

张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howdy\' 或 5 1阶张量:向量 (vector)或矢量,也就是一维数组(一组有序排列的数),例如,[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 2阶张量:矩阵 (matrix),也就是二维数组(有序排列的向量),例如,[[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]] 3阶张量:三维…

https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基础的一个概念——张量. Tensorflow用到了数据流图,数据流图包括数据(Data).流(Flow).图(Graph).Tensorflow里的数据用到的都是tensor,所以谷歌起名为tensorflow. 下面介绍张量几个比较重要的概念 张量的维度(秩):Rank/Order Rank为0.1.2时分别称为标量.向量和矩阵,Rank为3时是…

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3…

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028003 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/70500166 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1930490 1.计算图 Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow…

转自:https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79248535  1.eval() 其实就是tf.Tensor的Session.run() 的另外一种写法,但两者有差别: ※eval(): 将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果※eval()也是启动计算的一种方式.基于Tensorflow的基本原理,首先需要定义图,然后计算图,其中计算图的函数常见的有run()函数,如sess.run().同样eval()也是…

Class tf.contrib.rnn.MultiRNNCell 新版 Class tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell 构建多隐层神经网络 __init__(cells, state_is_tuple=True) cells:rnn cell 的list state_is_tuple:true,状态Ct和ht就是分开记录,放在一个tuple中,接受和返回的states是n-tuples,其中n=len(cells),False,states是concatenated沿着列轴…