[Question]: TensorFlow has two ways to evaluate part of graph: Session.run on a list of variables and Tensor.eval. Is there a difference between these two? [Answer]: If you have a Tensor t, calling t.eval() is equivalent to calling tf.get_default_ses…

tensorflow函数解析:Session.run和Tensor.eval 翻译 2017年04月20日 15:05:50 标签: tensorflow / 机器学习 / 深度学习 / python 7774 原问题链接: http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval 译: 问题: tensorflow有两种…

原问题链接: http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval 译: 问题: tensorflow有两种方式:Session.run和 Tensor.eval,这两者的区别在哪? 答: 如果你有一个Tensor t,在使用t.eval()时,等价于:tf.get_default_session().run(t).…

tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me problem instruction sess.run([a,b]) # (1)同时运行a,b两个函数 sess.run(a) sess.run(b) # (2)运行完a函数后再运行b函数 这两个语句初看时没有任何区别,但是如果a,b函数恰好是读取example_batch和label_batch这种需要使用到 数据批次输入输出函数时 例如(tf.train.shuffle_ba…

如果有一个Tensor t,在使用t.eval()时,等价于: tf.get_defaut_session().run(t) t = tf.constant(42.0) sess = tf.Session() with sess.as_default(): # or `with sess:` to close on exit assert sess is tf.get_default_session() assert t.eval() == sess.run(t) 这其中最主要的区别是你可以使用…

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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,我们先规划好计算图,再编写代码,之后调用tf.Session.run().简洁高效. 在实际代码中,一般写成下种形…

'tf.placeholder' or 'tf.Variable' The difference is that with tf.Variable you have to provide an initial value when you declare it. With tf.placeholder you don't have to provide an initial value and you can specify it at run time with the feed_dict a…

目录: 特点和兼容性(Features and Compatibility) 建立一个TensorFlow图(Building a TensorFlow graph) 运行一个TensorFlow计算图(Running a TensorFlow computation) 变量(Variables) 张量的形状(Tensor shapes) TensorBoard TensorFlow扩展(Extending TensorFlow) 其他(Miscellaneous) 特点和兼容性 1) 可以在多…