用于定义创建变量(层)的ops的上下文管理器。这个上下文管理器验证值来自同一个图，确保图是默认图，并推入名称范围和变量范围。如果name_or_scope不为None，则按原样使用。如果name_or_scope为None，则使用default_...
”tf.get_variable“ 的搜索结果
TensorFlow变量管理tf.get_variables/tf.Variable/tf.variable_scope的应用
顾名思义“scope”的意思是“范围”，那么name_scope和variable_scope就是针对name所做的范围定义。典型的 TensorFlow 可以有数以千计的节点，在构建各op的过程中，命名要做到不重复，那么在编写程序的时候就要特别...
tf.name_scope：用于定义Python op的上下文管理器。 tf.name_scope( name ) 此上下文管理器将推送名称范围，这将使在其中添加的所有操作的名称带有前缀。 例如，定义一个新的Python opmy_op： def my_op(a, b...
变量初始化有下边两种形式：1.tf.name_scope('a_name_scope'): initializer = tf.constant_initializer(value=1) var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)2....
当使用tensorflow搭建机器学习模型时，简单的模型可以直接从输入X开始，一层层地设置变量和operation，最终得到输出Y^\hat{Y}Y^，并和label：Y一起计算出Loss Function，然后调用优化器最小化Loss即可。...
2019.9.21 关于tf.make_template与tf.global_variables_initializer()
假设有一个场景, 一个结算的函数用于账单的计算, 需要对物品收取5%的税额和10元的运费. 在计算图中我们可以定义以下: def add_tax_and_shipping(price): ... tax = tf.get_variable("tax", (), dtype=tf.float32,
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/get_variable?hl=en 获取一个已经存在的变量（给定参数），或者，创建一个新的
1.tf.Variable() tf.Variable(initial_value, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, name=None) ##initial_value为变量的初始值 ...tf.get_variable(name, shape, initializer):...
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_...
1.tf.shape返回的是tensor，而tf.get_shape返回的是一个元组，所以前者想要获取具体的结果需要sess.run才行； 2. 对tf.placeholder占位符来说，如果shape设置的其中某一个是None，那么对于tf.shape，sess.run会报错...
tf.variable_scope()和tf.get_variable()是配合使用的，主要用于变量共享。当reuse=False或None，重复创建变量会报错。当reuse=True而变量不存在，也会报错。 reuse参数相互之间是怎么传递的？没有设置reuse参数时，...
import tensorflow as tf a1 = tf.Variable(1, name='a1') # 用变量初始化 a2 = tf.Variable(tf.constant(1), name='a2') # 用变量初始化 a
name_scope和variable_scope 在定义tensor...tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope=scope) 的使用之后配合variable_scope才能获得对应的tensor list。 例如 with tf.variable_scope(scop...
x = tf.get_variable("w",[1]) 这个代码不能识别已存在的变量，但是显然现有在打印出变量 .name 之前创建的，如：conv/w:0 当使用 tf.get_variable() 时遇到这个错误 ValueError: Under-sharing: Variable conv...
tf.get_variable(name>, shape>, initializer>) 和 tf.variable_scope(scope_name>)。11 先来看第一个函数： tf.get_variable。 tf.get_variable 和tf.Variable不同的一点是，前者拥有一个变量检查机制，会...
scope 命名方法 对于一个复杂的 tensorflow 模型会有很多个变量， ...tf.variable_scope() ：提供了简单的命名空间技术以避免冲突...tf.get_variable()：从同一个变量范围内获取或者创建； 见名知意，tf.Varia
目录 一、name_scope和variable_scope的用途 （1）variable_scope用途：共享变量 （2）可视化用途：画Tensorboard...（1）TF中创建变量的方式有两种：tf.get_variable()和tf.Variable() （2）Tensorflow中有两种...
tf.get_variable用来创建或者获取变量 #定义的基本等价 v = tf.get_variable("v",shape=[1],initializer.constant_initializer(1.0)) v = tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name="v"...
tf.train.get_or_create_global_step() 这个函数主要用于返回或者创建（如果有必要的话）一个全局步数的tensor变量。参数只有一个，就是图，如果没有指定那么就是默认的图。 tf.trainable_variables() 获取参与模型...
tf.trainable_variables(), tf.all_variables(), tf.global_variables()查看变量 在使用tensorflow搭建模型时，需要定义许多变量，例如一个映射层就需要权重与偏置。当网络结果越来越复杂，变量越来越多的时候，就...
tf.name_scope()实现变量的分级管理，该作用域中的tf.Variable变量的name前面会自动加上scope_name的前缀，而tf.get_variable变量不会受到影响，既不会加前缀 import tensorflow as tf with tf.name_scope("scp1"): ...
The global step tensor must be an integer variable. We first try to find it in the collection GLOBAL_STEP, or by name global_step:0. 代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np #用yield...
《TensorFlow 与卷积神经网络 （从算法到入门）》学习笔记...A_tf = tf.Variable([[1, 2, 3], [1, 2, 3]], dtype=tf.float32) A_tf.assign(A_tf+1) graph = tf.get_default_graph() ops = graph.get_operations() prin
1、tf.gradients() tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None, stop_gradient...
tf.Variable、tf.get_variable的区别 tf.Variable 用于生成一个初始值为initial-value的变量。 必须指定初始化值 tf.get_variable 获取已存在的变量（要求不仅名字，而且初始化方法等各个参数都一样），如果不存在...
从字面上理解，就是变量的作用域管理器； 首先运行一个例子，然后在研究里面的代码 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("tjn"): ... m=tf.get_variable("v",[12]) assert m.name == "tjn/c...
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