import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2])a = tf.constant([3,3])#增加一个减法opsub = tf.subtract(x,a)add = tf.add(x,sub) #初始化所有变量init = tf.global_variab
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2018-08-10 20:47:00
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基础损失函数[机器学习中的损失函数]示例说明：计算multilabel时的BinaryCrossentropytf.keras.losses.BinaryCrossentropy原码：@tf_export('keras.backend.binary_crossentropy')
def binary_crossentropy(target, output, from_logits=False):
Last updated: 2022-09-26, 13:101. 简介TensorFlow 使用变量表示程序中共享、持久化的状态。下面介绍如何创建、更新和管理 tf.Variable。TF变量使用 tf.Variable 类创建，表示值可变的张量。高级 API 如 tf.keras 使用 tf.Variable 保存模型参数。2. 设置本笔记会讨论变量存储位置，取消下面的注释行可以查看变量是保存
基于 tf.data API，我们可以使用简单的代码来构建复杂的输入，tf.data API 可以轻松处理大量数据、不同的数据格式以及复杂的转换。tf.data.Dataset中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图 片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对表示图片数据和标签的张量。 可以通过两种不同的方式来创建tf.data.Dataset（1）直接从 Tensor 创建
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2024-03-28 16:40:50
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训练模型时，需要使用变量(Variables)保存和更新参数。Variables是包含张量(tensor)的内存缓冲。变量必须要先被初始化(initialize)，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。之后可以再恢复(restore)保存的变量值来训练和测试模型。 主要参考一下两类： - The tf.Variable class. - The tf.train.Saver cl
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2024-06-05 22:41:14
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根据tensor的名字获取变量的值需求：有时候使用slim这种封装好的工具，或者是在做滑动平均时，系统会帮你自动建立一些变量，但是这些变量只有名字，而没有显式的变量名，所以这个时候我们需要使用那个名字来获取其对应的值。 如下：也就是tensor的名字，以及在变量域名字，在tensorflow中tensor的名字就会被 ： 域名/变量名记录下来，在模型中我们需要用到这些tensor的时候可以...
原创
2021-07-12 11:44:13
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本文主要根据TensorFlow变量进行的翻译整理。TensorFlow中变量主要用来表示机器学
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2023-04-07 13:55:15
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一get_variable() 函数 get_variable() 函数用于创建或获取变量。 在实现
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2023-02-17 16:54:43
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常量、变量、占位符、会话是tensorflow编程的基础也是最常用到的东西，tensorflow中定义的变量、常量都是tensor（张量）类型。常量tf.constant()tensorflow中定义的变量、常量都是tensor（张量）类型常用是在运行过程中不会改变的量，如作线性回归Y = w*X + b ，知道一系列(X, Y) ，通过梯度下降找w和b，X和Y的值在程序运行时就不会去改变，只不断
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2024-05-08 09:33:09
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准备工作： 在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cu
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2024-02-28 21:14:59
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batch size的设置经验：batch_size=1的极端，每次修正方向取决于单个样本，横冲直撞难以收敛。合理范围增大batch size，提高内存利用率，跑完一次epoch所需迭代次数减少。但是不能盲目增大，因为会内存溢出，想要达到相同精度训练时间变长，batchsize增加到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变大。一般10-100。大小一般16 32 64 128. 关于pl
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2024-04-13 12:12:36
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最近下决心要好好学习一下，从11月4日开始学习《Tensorflow实战》这本书，跟着书上一句句敲代码并调试，中间遇到了如下一些常见问题：1.tensorflow首先通过定义好计算图，然后再把真实的数据喂进图中来得到一个结果。有点像形参和实参的意味。喂进数据的时候也就是先获得输入，然后获得输出：image_batch, label_batch = sess.run([train_image, tr
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2024-04-06 11:09:24
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import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') print(state.name) one = tf.constant(1) #常量加变量还是变量 new_value = tf.add(state,one) #把新的值给st
原创
2021-08-25 14:44:32
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import tensorflow as tf# variable_scope()示例"""tensorflow中通过变量名称获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope函数实现的tf提供tf.get_variable函数来创建或获取变量；当tf.get_variable用于创建变量时，它和tf.Variable的功能基本等价"""# ...
原创
2021-07-30 10:31:21
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这是tensorflow生成的各种模型文件:GraphDef (.pb) - a protobuf that represents the TensorFlow training and or computation graph. This contains operators, tensors, and variables definitions.CheckPoint (.ckpt) - Ser
变量是用来存储和更新参数的，也就是网络中的W或b。变量会被放在内存中。当模型训练结束后，他们需要被存在硬盘上，以便将来使用或分析模型。一.变量创建和初始化 当创建一个变量的时候，需要将一个Tensor作为初始值传入构造函数Variable()。这个初始值可以是随机值也可以是常量。Tensor的初始值需要指定shape，这个shape通常都是固定的，但是也可以通过一些高级方法重新调整。 只是创建
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2024-03-07 12:14:15
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Welcome To My Blog 获取Tensor维度比如一个Tensor为a = tf.constant([[1,2,],[3,4]],name='a'),有三种方式可以获取a的维度 1. a.shape 2. a.get_shape() 3. tf.shape(a) 前两种返回类型是TensorShape,代表静态shape,a.shape.a...
原创
2023-01-18 00:48:09
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tf.add_to_collection：把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表tf.get_collection：从一个集合中取出全部变量，是一个列表tf.add_n：把一个列表的东西都依次加起来例如：
[python]
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1. import tens
yourTensor.get_shape().as_list()
原创
2022-07-15 17:23:32
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文章目录Create a variableLifecycles, naming, and watchingPlacing variables and tensorsReferences TensorFlow 变量是用于表示程序处理的共享持久状态的推荐方法（the recommended way to represent shared, persistent state your program
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2024-04-08 19:16:56
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