tensorflow中的kernel/Adam 变量的来源

2024-08-23

tensorflow中的kernel/Adam 变量的来源

原因是使用Adam优化函数时,Adam函数会创建一个Adam变量,目的是保存你使用tensorflow创建的graph中的每个可训练参数的动量, words/_word_embeddings:0 bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/kernel:0 bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/bias:0 bi-lstm/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/kernel:0 bi-lstm/bi

tensorflow中常量(constant)、变量(Variable)、占位符(placeholder)和张量类型转换reshape()

常量 constant tf.constant()函数定义: def constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_shape=False) value: 符合tf中定义的数据类型的常数值或者常数列表; dtype:数据类型,可选; shape:常量的形状,可选; name:常量的名字,可选; verify_shape:常量的形状是否可以被更改,默认不可更改; constant()函数提供在tensorflow

tensorflow中张量_常量_变量_占位符

1.tensor 在tensorflow中,数据是被封装在tensor对象中的.tensor是张量的意思,即包含从0到任意维度的张量.常数是0维度的张量,向量是1维度的张量,矩阵是二维度的张量,以及还有多维度的张量. # tensor1 是一个0维的 int32 tensor tensor1 = tf.constant(1234) # tensor2 是一个1维的 int32 tensor tensor2 = tf.constant([123,456,789]) # tensor3 是一个二维的

TensorFlow中的变量命名以及命名空间.

What: 在Tensorflow中, 为了区别不同的变量(例如TensorBoard显示中), 会需要命名空间对不同的变量进行命名. 其中常用的两个函数为: tf.variable_scope, tf.name_scope. Why: 在自己的编写代码过程中, 用如下代码进行变量生成并进行卷积操作: import tensorflow as tf import numpy as np def my_conv2d(data, name, kh, kw, sh, sw, n_out): n_in

TensorFlow中的变量和常量

1.TensorFlow中的变量和常量介绍 TensorFlow中的变量: import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') 以上代码定义了一个state变量, new_value = tf.add(state,1) 以上代码创建一个操作,使定义的变量加一,并将加一后的值赋给 new_value update = tf.assign(state,new_value) 赋值操作,将new_value 的值赋给state in

04 Tensorflow的中的常量、变量和数据类型

打开Python Shell,先输入import tensorflow as tf,然后可以执行以下命令. Tensorflow中的常量创建方法: hello = tf.constant('Hello,world!', dtype=tf.string) 其中,'Hello,world!'是常量初始值:tf.string是常量类型,可以省略.常量和变量都可以去构建Tensorflow中的图. Tensorflow中变量的创建方法: a = tf.Variable(10, dtype=tf.int3

2、Tensorflow中的变量

2.Tensorflow中的变量注意:tf中使用变量必须先初始化下面是一个使用变量的TF代码(含注释): # __author__ = "WSX" import tensorflow as tf # tf中使用变量必须先初始化 x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) sub = tf.subtract(x,a) add = tf.add(x,sub) init = tf.global_variables_initializer()

Flask08 包含（include）、继承（extends）、宏？？？、模板中变量的来源、利用bootstrap构建自己的网页结构

1 包含直接把另一个文件的内容,复制粘贴过来 {% include "模板路径" %} 注意:模板都是放在 templates 这个文件夹下面的,可以在里面新建文件夹来进行分离: 例如:{% include "include/header.html" %} <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"

83、Tensorflow中的变量管理

''' Created on Apr 21, 2017 @author: P0079482 ''' #如何通过tf.variable_scope函数来控制tf.ger_variable函数获取已经创建过的变量 #在名字为foo的命名空间内创建名字为v的变量 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v",shape=[1],initializer=tf.co

第二十二节，TensorFlow中RNN实现一些其它知识补充

一初始化RNN 上一节中介绍了通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初

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