转自:https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72327321 1. tf.get_variable(name,  shape, initializer): name就是变量的名称,shape是变量的维度,initializer是变量初始化的方式,初始化的方式有以下几种: tf.constant_initializer:常量初始化函数 tf.random_normal_initializer:正态分布 tf.truncated_nor…

一.MNSIT数据处理 MNSIT是一个非常有名的手写体数字识别数据集.包含60000张训练图片,10000张测试图片.每张图片是28X28的数字. TonserFlow提供了一个类来处理 MNSIT数据.这个类会自动下载并转化数据结构. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets("mnist_s…

知识总结 (1)再次注意summary的使用 (2)x = rdm.rand(dataset_size, 2) y_ = [[x1**2 + x2**2] for (x1, x2) in x]这里的问题要注意 (3)注意batch时,全部先按照一套W进行前向传播,这时候在进行正则化时,加的是同一套W,然后反向传播改变W值,进行下一轮前向传播 代码如下 import tensorflow as tf import numpy as np from numpy.random import Rando…

1.本节多为复习内容,从以下图片可见一般: 2.学会使用 from numpy.random import RandomState 然后 rdm = RandomState(1) dataset_size = 128 X = rdm.rand(dataset_size, 2) Y = [[(x1 + x2) + rdm.rand() / 10.0-0.05] for(x1, x2) in X] 进行赋值的时候就可以不变了 import tensorflow as tf from numpy.ra…

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…

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.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…

每次调用 tf.Variable() 都会产生一个新的变量,变量名称是一个可选参数,运行命名相同,如果命名冲突会根据命名先后对名字进行处理, tf.get_variable()的变量名称是必填参数,tf.get_variable()会根据这个参数去创建或者获取变量.遇到重命名的变量创建且变量名没有设置成共享变量(所谓的共享是指在同一参数空间下的共享,参数空间名称不一样就不能共享了)时,就会报错.…

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.…

# tensorflow中的两种定义scope(命名变量)的方式tf.get_variable和tf.Variable.Tensorflow当中有两种途径生成变量 variable import tensorflow as tf #T1法 tf.name_scope() with tf.name_scope("a_name_scope"): initializer = tf.constant_initializer(value=1) #定义常量 var1 = tf.get_variab…