import tensorflow as tf """ tf.get_variable()和Variable有很多不同点 * 它们对重名操作的处理不同 * 它们受name_scope的影响不同 """ a = tf.Variable(3, name="a") b = tf.Variable(3, name="a") print(a.name, b.name) # a:0 a_1:0 try: a = tf.…

一.函数意义: 1.tf.Variable() 变量 W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 用于生成一个初始值为initial-value的变量.必须指定初始化值 x = tf.Variable() x.initializer # 初始化单个变量 x.value() # 读取op x.assign() # 写入op x.assign_add() # 更多op x.eval() # 输出变量内容 2.tf.get…

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如LSTM模型),或者是多机多卡并行化训练大数据.大模型等情况时,往往就需要共享变量.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() 几个函数来实现: tf.Variable…

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session…

  最近百度为了推广自家编写对深度学习框架PaddlePaddle不断推出各种比赛.百度声称PaddlePaddle是一个“易学.易用”的开源深度学习框架,然而网上的资料少之又少.虽然百度很用心地提供了许多文档,而且还是中英双语具备,但是最关键的是报错了很难在网上找到相应的解决办法.为了明年备战百度的比赛,便开始学习以下PaddlePaddle. 1.安装 PaddlePaddle同样支持CUDA加速运算,但是如果没有NVIDIA的显卡,那就还是装CPU版本. CPU版本安装:pip insta…

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…

Variable tensorflow中有两个关于variable的op,tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别 使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理.使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错 import tensorflow as tf w_1 = tf.Variable(3,name="w_1") w_2 = tf.Variable(1,name="w_1")…

一般这样用tf.get_variable(): v = tf.get_variable(name, shape, dtype, initializer) 下面内容来源于 http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53696970 当我们需要共享变量的时候,需要使用tf.get_variable() 使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理.使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错,例子: i…

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`.…

在tensorflow中,eval和run都是获取当前结点的值的一种方式. 在使用eval时,若有一个 t 是Tensor对象,调用t.eval()相当于调用sess.run(t) 一下两段代码等效: float_tensor = tf.cast(tf.constant([1, 2, 3]),dtype=tf.float32) t = float_tensor * float_tensor sess = tf.Session() with sess.as_default(): print(t.e…