转自:https://docs.pythontab.com/tensorflow/how_tos/variable_scope/ 这个讲的不错,能够更理解tf.get_Variable()了.创建时有name,并且前缀会有当前的scope名. 使用它创建变量时,会首先检测有没有出现过.没有显式scope应该是默认有自己的scope的.…

TensorFlow运作方式入门 代码:tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/ 本篇教程的目的,是向大家展示如何利用TensorFlow使用(经典)MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络(feed-forward neural network).我们的目标读者,是有兴趣使用TensorFlow的资深机器学习人士. 因此,撰写该系列教程并不是为了教大家机器学习领域的基础知识. 在学习本教程之前,请确保您已按照安装TensorFlow教程中的要求…

本部分主要涉及到TensorFlow的运作方式和主要操作 所需的代码在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist 需要用到的代码文件有: mnist.py   构建一个完全连接(full connected)的MNIST模型所需要的代码 fully_connected_feed.py 利用下载的数据集训练构建好的MNIST模型的主要代码,以数据反馈字典的形式为输出…

从来没用过EJB,然后进了家公司需要用,没办法,硬着头皮学吧.以下是个人学习体会,觉不好的话也不要吐槽了. 关于EJB的工作原理,你可以想象为一家公司(EJB容器),外包型的(服务接口), 公司内部有专门做业务的(EJB对象).专门做管理的项目经理(服务).IT技术部(对象池)里面有一堆苦逼的程序猿(JavaBean,真正干事的) 这个公司怎么运作的呢? 由于这家公司在外包界相对声誉好一点,生意都是自己找上门的. 比如说Microsoft(客户)想将一个本地化的项目外包出去,他就会去找一家外包型…

先上InnoDB架构图: 自上而下依次为内存区结构,后台线程,操作系统,磁盘存储,日志文件等. 其中内存由缓冲池,额外缓冲池,日志缓冲池组成.其中缓冲池中结构如下: 在磁盘存储文件中,MyISAM存储引擎采用元数据,数据,索引三分的文件存储方法,而InnoDB采用元数据,数据(＝索引)方式存储,这个主要由于InnoDB采用B+树结构实现.所以我们在架构图中看到存储的table1包含Primary key& data.其结构如下图 关于InnoDB的这种存储结构以及其对索引的影响,详见:MySQL…

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…

原文链接:http://jermmy.xyz/2017/08/25/2017-8-25-learn-tensorflow-shared-variables/ 本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记,主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量. 教程中首先引入共享变量的应用场景,紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量(主要涉及到 tf.variable_scope()和tf.get_variable()两个接口),最后会介绍变量域 (Variable Scope)…

本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记,主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量. 教程中首先引入共享变量的应用场景,紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量(主要涉及到 tf.variable_scope()和tf.get_variable()两个接口),最后会介绍变量域 (Variable Scope) 的工作方式. 遇到的问题 假设我们创建了一个简单的 CNN 网络: def my_image_filter(input_images): conv1_weig…

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…

前言:最近做一个实验,遇到TensorFlow变量作用域问题,对tf.name_scope().tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较,记录相关笔记:tf.name_scope().tf.variable_scope()是两个作用域函数,一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用.常用于:1)变量共享:2)tensorboard画流程图进行可视化封装变量.通俗理解就是:tf.name_scope().tf.vari…