在tensorflow的使用中，经常会看到tf.add_to_collection()和tf.get_collection()这两个函数成对的出现，那么这两个函数到底有什么用呢？ 用个小例子，解释一下 ... v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1...
在tensorflow的使用中，经常会看到tf.add_to_collection()和tf.get_collection()这两个函数成对的出现，那么这两个函数到底有什么用呢？ 用个小例子，解释一下 ... v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1...
tf.get_collection的使用方法参数数量及其作用例子 参数数量及其作用 该函数共有两个参数，分别是key和scope。 def get_collection(key, scope=None) Wrapper for Graph.get_collection() using the default graph. ...
tf.get_collection() 主要作用：从一个集合中取出变量 官方文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/get_collection tf.get_collection( key, scope=None ) 该函数有两个参数 key: The key for...
当网络结果越来越复杂，变量越来越多的时候，就需要一个查看管理变量的函数，在tensorflow中，tf.trainable_variables(), tf.all_variables(),和tf.global_variables()可以来满足查看变量的要求，来简单说一下他们的...
fully_connected创建一个名为的变量weights，表示一个完全连接的权重矩阵，乘以它inputs产生一个 Tensor隐藏单位。 如果normalizer_fn提供了数据（例如batch_norm），则应用它。...tf.contrib.layers.fully_.
两个初始器的使用和区别 tf.random_normal_initializer：正态分布 tf.truncated_normal_initializer：截取的正态分布
当我们训练自己的神经网络的时候，都会加上一句sess.run(tf.global_variables_initializer())，官方解释是初始化模型参数。那么它到底做了些什么？ global_variables_initializer 返回一个用来初始化 计算图中 所有...
tf.control_dependencies(control_inputs): control_dependencies(control_inputs) ARGS： control_inputs：在运行上下文中定义的操作之前必须执行或计算的 Operation 列表或 Tensor 对象.也可以是不清除控件...
scope 命名方法 ... tf.get_variable()：从同一个变量范围内获取或者创建； 见名知意，tf.Variable() variable 且以大写字母开头，该函数在于定义一个变量；tf.get_variable()：可根据 name ...
一 tf.name_scope() 用于定义python op的上下文管理器； __init__( name, default_name=None, values=None ) name:此scope的名字； default_name:name没有预设值时使用此默认名字 values：传递给name_...
4、get_config 一、使用方法 一个类，初始化器，它生成具有常量值的张量。由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表，那么列表的长度...
摘要: tf.name_scope()和tf.variable_scope()是两个作用域，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。它们搭配在一起的两个常见用途：1)变量共享，2)tensorboard画流程图时为了...
写在前面 tensorflow的命名问题断断续续接触了又忘记...tf.Variable：创建变量 这个是最简单粗暴的创建变量方式，如果不停地调用它，是会产生不同的变量的。举个更简单的例子： import tensorflow as tf #tf.Variabl...
本文主要介绍了tf第七讲：模型保存与加载（tf.train.Saver()&tf.saved_model）及fine_tune(梯度冻结)，希望能对学习TensorFlow的同学有所帮助。 本文讲解了tf中模型保存和加载的方法，方法共两种。一种为tf.train....
tf.variable_scope(): 可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable变量 它返回的是一个用于定义创建variable(层)的op的上下文管理器。 可变范围允许创建新的variable并分享已创建的...
tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量 tf.name_scope可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable的变量 例如： import tensorflow as tf; import ...
在tensorflow中提供了tf.get_variable函数来创建或者获取变量。 当tf.get_variable用于创建变量时，则与tf.Variable的功能基本相同。#定义的基本等价 v = tf.get_variable("v",shape=[1],initializer.constant_...
Variable 变量 (一般表达参数)、Tensor(操 作输出)、操作 Operation、Placeholder 输 入都有名字 当模型复杂的时候，需要有效的命名机制: 方便、清晰 TF 中的命名机制 有效的命名机制: 起名方便 (不用从 w1 起到...
1. tf.name_scope()命名空间的实际作用 （1）在某个tf.name_scope()指定的区域中定义的所有对象及各种操作，他们的“name”属性上会增加该命名区的区域名，用以区别对象属于哪个区域； （2）将不同的对象及操作放在...
初涉LSTM以及其中的一些函数tf.nn.static_rnn,tf.nn.dynamic_rnn 标签（空格分隔）： LSTM 1.构建LSTM 在tensorflow中，存在两个库函数可以构建LSTM，分别为tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell和tf.contrib.rnn....
在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer。import tensorflow as...
with tf.variable_scope(get_name()) as scope1: v2 = tf.get_variable('v2', shape=[4,9],initializer=tf.constant_initializer()) with tf.variable_scope(get_name()) as scope2: v3 = tf.get_variable('v3', ...
tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量 tf.name_scope可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable的变量 1.tf.variable_scope用法 ...
# 含有tf.Variable的环境下，因为tf中建立的变量是没有初始化的，也就是在debug时还不是一个tensor量，而是一个Variable变量类型 size_out = 10 tensor = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[size_out])) init = ...
一、基本概念 顾名思义，TensorFlow的名字已经出卖了它的“灵魂”，TensorFlow=tensor（张量）+flow（流动）。TensorFlow是一个通过计算图的形式来表达计算的编程框架。其每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点...
tf.get_variable() 以及 tf.Variable() 是 TensorFlow 中创建变量的两种主要方式； 如果在 tf.name_scope() 环境下分别使用 tf.get_variable() 和 tf.Variable()，两者的主要区别在于 tf.get_variable() 创建的变量...
我之前有转载过一篇讲tf.variable_scope和tf.name_scope的文章，今天一看，觉得还是没介绍太清楚，...故而，今天来细细梳理下tf.Variable、tf.get_variable、tf.variable_scope以及tf.name_scope四者之间的区别与联系。
tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter=None,reuse=None...
1. tf.Variable()W = tf.Variable(, name=)用于生成一个初始值为initial-value的变量。必须指定初始化值2.tf.get_variable() W = tf.get_variable(name, shape=None, dtype=tf.float32, initializer=None,