tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的.这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython.tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图,然后启动该计算图. 意思就是在我们使用tf.InteractiveSession()来构建会话的时候,我们可以先构建一个session然后再定义操作(operation),如果我们使用tf.Session()来构建会话我…

tf.InteractiveSession()适合用于python交互环境 tf.Session()适合用于源代码中 1.tf.InteractiveSession() 直接用eval()就可以直接获得结果,无需运行sess.run() 2.tf.Session()一般在代码中使用 import tensorflow as tf import numpy as np vector_np = np.array([1,2,4]) vector_tf = tf.constant(vector_np)…

tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的.这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython. tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图,然后启动该计算图. 意思就是在我们使用tf.InteractiveSession()来构建会话的时候,我们可以先构建一个session然后再定义操作(operation),如果我们使用tf.Session()来构建会话…

Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算.与后端的这个连接叫做session.一般而言,使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图,然后在session中启动它. 这里,我们使用更加方便的InteractiveSession类.通过它,你可以更加灵活地构建你的代码.它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的.这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython.如果你没有使用InteractiveSession…

链接如下: http://stackoverflow.com/questions/41791469/difference-between-tf-session-and-tf-interactivesession 英文 Question: Questions says everything, for taking sess= tf.Session() and sess=tf.InteractiveSession() which cases should be considered for what…

用tf.Session()创建会话时只有在会话中run某个张量才能得到这个张量的运算结果,而交互式环境下如命令行.IPython,想要执行一行就得到结果,这就需要用到tf.InteractiveSession(),并且可以使用Tensor.eval() 得到张量的具体值. import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() a = tf.truncated_normal([1,5],stddev=0.1) # 创建一个1x5的随机张量 p…

官方tutorial是这么说的: The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. The methods Tensor.eval() and Operation.run() will use that session to run ops. 翻译一下就是:tf.InteractiveSes…

tf.Session()和tf.InteractiveSession()的区别 官方tutorial是这么说的: The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. The methods Tensor.eval() and Operation.run() will use that sess…

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型).或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要. ==因此,tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个…

首先我们分析一下下面的代码: import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]) b=np.float32(np.random.randn(3,2)) #c=tf.matmul(a,b) c=tf.multiply(a,b) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: print(c.eva…

小型存储设备凭借低廉的价格.多样化的品种.实用等特性大量充斥在大家身边,比如智能手机手机上.数码照相机上.游戏机上(一般是掌机)等都小型电子设备都频繁的使用到这种统称为SD的产品,比如TF卡和SD卡(他们都属于SD产品系). 但由于很多人叫法不同意使得一些人容易将TF卡和SD卡混淆.那么TF卡和SD卡的区别有哪些呢?穆童给大家讲讲: 什么是TF卡? TF卡(全称TransFLash)是目前独立成品的最小存储卡了.TF卡是手机上最常用的存储卡了,几乎是手机存储的标准配置.所以一般大家说的手机卡.手…

1. tf.add(x,  y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `string`. y: A `Tensor`. Must have the same type as `x`.…

小型存储设备凭借低廉的价格.多样化的品种.实用等特性大量充斥在大家身边,比如智能手机手机上.数码照相机上.游戏机上(一般是掌机)等都小型电子设备都频繁的使用到这种统称为SD的产品,比如TF卡和SD卡(他们都属于SD产品系). 但由于很多人叫法不同意使得一些人容易将TF卡和SD卡混淆.那么TF卡和SD卡的区别有哪些呢?穆童给大家讲讲: 什么是TF卡? TF卡(全称TransFLash)是目前独立成品的最小存储卡了.TF卡是手机上最常用的存储卡了,几乎是手机存储的标准配置.所以一般大家说的手机卡.手…

1.tf.truncated_normal使用方法 tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 从截断的正态分布中输出随机值. 生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布,如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择. 在正态分布的曲线中,横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949%. 横轴区间(μ-2σ,μ+2σ)内的面积为95.4499…

tf版本1.13.1,CPU 最近在tf里新学了一个函数,一查发现和tf.random_normal差不多,于是记录一下.. 1.首先是tf.truncated_normal函数 tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape是张量维度,mean是正态分布是均值,stddev是正态分布的标准差: 它是从截断的正态分布中输出随机值,虽然同样是输出正态分布,但…

tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable(创建变量)与tf.get_variable(创建变量 或 复用变量) TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 变量可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.…

网络层中变量存在两个问题: 随着层数的增多,导致变量名的增多: 在调用函数的时候,会重复生成变量,但他们存储的都是一样的变量.   tf.variable不能解决这个问题. 变量作用域使用tf.variable_scope和tf.get_variable完美解决了上边的这个问题. 网络层数很多,但一般结构就那么几种.我们使用tf.get_variable方法,变量会在前边加上作用域,类似于文件系统中的“/”. tf.get_variable在第二次使用某个变量时,可以用reuse=True来共享…

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要区别在于: tf.Variable:主要在于一些可训练变量(trainable variables),比如模型的权重(weights,W)或者偏执值(bias): 声明时,必须提供初始值: 名称的真实含义,在于变量,也即在真实训练时,其值是会改变的,自然事先需要指定初…

1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.Variable的功能基本等价…

函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py.   将 value 赋值给 ref,并输出 ref,即 ref = value:   这使得需要使用复位值的连续操作变简单   Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py. Arg…

import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable([[2,1,8],[1,2,5]], dtype=tf.float32, name='weights') b = tf.Variable([[1,2,5]], dtype=tf.float32, name='biases') init= tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() with tf.Sessi…

tf.trainable_variables()  返回的是 所有需要训练的变量列表 tf.all_variables() 返回的是 所有变量的列表 v = tf.Variable(0, name='v') v1 = tf.Variable(tf.constant(5, shape=[1], dtype=tf.float32), name='v1') global_step = tf.Variable(6, name='global_step', trainable=False) # 声明不是训…

a = tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a)) a = tf.assign(a,10) print(sess.run(a)) a = tf.assign(a,20) print(sess.run(a)) 0.0 10.0 20.0 a = tf.Variable(1,dtype=tf.flo…

https://blog.csdn.net/qq_22522663/article/details/78729029 1. tf.Variable与tf.get_variabletensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过…

tf.add_to_collection(name, value)  用来把一个value放入名称是'name'的集合,组成一个列表; tf.get_collection(key, scope=None) 用来获取一个名称是'key'的集合中的所有元素,返回的是一个列表,列表的顺序是按照变量放入集合中的先后;   scope参数可选,表示的是名称空间(名称域),如果指定,就返回名称域中所有放入'key'的变量的列表,不指定则返回所有变量. tf.add_n(inputs, name=None),…

tf.unstack 原型: unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack' ) 官方解释:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/unstack 解释:这是一个对矩阵进行分解的函数,以下为关键参数解释: value:代表需要分解的矩阵变量(其实就是一个多维数组,一般为二维): axis:指明对矩阵的哪个维度进行分解. 要理解tf.unstack函数,我们不妨先来看看tf.stack函数.T…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

本文来自 guotong1988 的CSDN 博客 ,全文地址请点击:https://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/77622790 import tensorflow as tf c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]]) result = tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))#第二个参数长度必须为3 result_ = tf.s…

tf.nn.softmax softmax是神经网络的最后一层将实数空间映射到概率空间的常用方法,公式如下: \[ softmax(x)_i=\frac{exp(x_i)}{\sum_jexp(x_j)} \] 本文意于分析tensorflow中的tf.nn.softmax(),关于softmax的具体推导和相关知识点,参照其它文章. tensorflow的tf.nn.softmax()函数实现位于这里,可以看到,实现起来相当简明: tf.exp(logits)/tf.reduce_sum(tf…

Update:2019/09/21 使用 tf.keras 时,请使用 tf.keras.optimizers 里面的优化器,不要使用 tf.train 里面的优化器,不然学习率衰减会出现问题. 使用 tf.keras 过程中,如果要使用 learning rate decay,不要使用 tf.train.AdamOptimizer() 等 tf.train 内的优化器,因为学习率的命名不同,导致 tf.keras 中学习率衰减的函数无法使用,一般都会报错 "AttributeError: 'T…