105、TensorFlow的变量(一)

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TF：Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能—Jason niu

#TF:Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='Parameter_name_counter') #print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) update = tf.assign(state, new_value) init = tf.global_variables_initia…

105、TensorFlow的变量(一)

import tensorflow as tf mammal = tf.Variable("Elephant", tf.string) ignition = tf.Variable(451, tf.int16) floating = tf.Variable(3.14159265359, tf.float64) its_complicated = tf.Variable(12.3 - 4.85j, tf.complex64) sess = tf.Session() init = tf.g…

tensorflow 保存变量,

代码: #!usr/bin/env python# coding:utf-8"""这个代码的作用是通过 tensorflow 来计算 y = 0.3x + 0.1 的线性方程通过随机数,, 然后传递值到训练模型中开始计算并在运行结束后, 将变量保存起来, 在下次运行的时候直接读取."""import tensorflow as tfimport numpy as npimport os# 建立方程组:# 使用 np 获取一个 1---1…

05 Tensorflow中变量的初始化

打开Python Shell,输入import tensorflow as tf,然后可以执行以下代码. 1.创建一个2*3的矩阵,并让所有元素的值为0.(类型为tf.float) a = tf.zeros([2,3], dtype = tf.float32) 2.创建一个3*4的矩阵,并让所有元素的值为1. b = tf.ones([3,4]) 3.创建一个1*10的矩阵,使用2来填充.(类型为tf.int32,可忽略) c = tf.constant(2, dtype=tf.int32, s…

TensorFlow 使用变量共享

参考: https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数.当模型复杂的时候共享变量会无比复杂. 官网给了一个case,当创建两层卷积的过滤器时,每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量,但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量,一共有4个变量:conv1_weights, conv1_biases, conv2_weights, and conv2_biases. 通…

tensorflow冻结变量方法（tensorflow freeze variable）

最近由于项目需要,要对tensorflow构造的模型中部分变量冻结,然后继续训练,因此研究了一下tf中冻结变量的方法,目前找到三种,各有优缺点,记录如下: 1.名词解释冻结变量,指的是在训练模型时,对某些可训练变量不更新,即仅参与前向loss计算,不参与后向传播,一般用于模型的finetuning等场景.例如:我们在其他数据上训练了一个resnet152模型,然后希望在目前数据上做finetuning,一般来讲,网络的前几层卷积是用来提取底层图像特征的,因此可以对前3个卷积层进行冻结,不改变其…

深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-变量常用操作 1.tf.random_normal(生成正态分布随机数) 2.tf.random_shuffle(进行洗牌操作) 3. tf.assign(赋值操作) 4.tf.convert_to_tensor(转换为tensor类型) 5.tf.add(相加操作) tf.divide(相乘操作) 6.tf.placeholder(输入数据占位

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数…