目录__init____abs____add____getitem____gt____invert____iter____le____lt____matmul____mod____mul____ne____neg____or____pow____radd____rand____rdiv____rfloordiv__...
原创
2021-08-13 09:47:26
300阅读
tf.Variable __init__( initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dt
转载
2018-08-24 10:29:00
109阅读
2评论
w = tf.Variable(, name=)
转载
2018-10-31 05:13:00
115阅读
2评论
tf.Variable() 和 tf.get_variable()的区别tf.Variable():检测到命名冲突时，系统会自动处理，通俗的说就是在变量后面自动加“_index”。import tensorflow as tfw_1 = tf.Variable(0,name="w_1")w_2 = tf.Variable(1,name="w_1")print w_1.name...
原创
2021-08-25 16:02:37
292阅读
1 简介tf.Variable()tf.Variable(initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True,
caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None,
import_sco
原创
2023-05-17 15:39:30
79阅读
如果为True，则会默认将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VA
原创
2023-04-07 10:44:12
46阅读
1. tf.Variable()W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>)1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()None, dtype=tf.float32, initializer=None, regularizer
转载
2022-08-30 10:23:45
53阅读
二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值； weights
转载
2018-05-23 19:18:00
402阅读
2评论
https://blog..net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trai
转载
2018-09-11 11:52:00
79阅读
2评论
欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】tf.V...
转载
2019-04-27 14:27:00
198阅读
2评论
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.
原创
2023-06-23 07:37:11
68阅读
TF：tensorflow框架中常用函数介绍—tf.Variable()和tf.get_variable()用法及其区别目录tensorflow框架tensorflow.Variable()函数tensorflow.get_variable()函数tensorflow框架tf.Variable()和tf.get_variable()在创建变量的过程基本一样...
原创
2021-06-15 21:07:50
188阅读
TF：tensorflow框架中常用函数介绍—tf.Variable()和tf.get_variable()用法及其区别目录tensorflow框架tensorflow.Variable()函数tensorflo
原创
2022-04-24 10:57:35
862阅读
一 .tf.variable() 在模型中每次调用都会重建变量，使其存储相同变量而消耗内存，如： def repeat_value(): weight=tf.variable(tf.random_normal([5,5
原创
2023-06-15 11:09:16
152阅读
``` w = tf.Variable(, name=) ```
转载
2018-10-31 05:13:00
148阅读
2评论
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_name。在这种情况下，如果以前在相同的范围中使用过相同的名称，则通过在名称后面附加_N使其惟一。变量作用域允许你创建新变量并共享已创建的变量，同时提供检...
原创
2021-08-13 09:46:07
211阅读
如果你定义的变量名称在之前已被定义过，则TensorFlow 会引发异常。可使用tf.get_variable() 函数代替tf.Variable()。如果变量存在，函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在，会根据给定形状和初始值创建变量。tf.get_variable( name, shape=None, dtype=None,...
原创
2021-08-13 09:46:25
1250阅读
tensorflow中有很多需要变量共享的场合，比如在多个GPU上训练网络时网络参数和训练数据就需要共享。
tf通过 tf.get_variable() 可以建立或者获取一个共享的变量。 tf.get_variable函数的作用从tf的注释里就可以看出来-- ‘Gets an existing variable with this name or create a new one’。
与 tf.g
转载
2018-04-02 20:24:00
180阅读
2评论
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画流程图时为了可视化封装变量，这两
转载
2019-01-18 10:28:00
119阅读
2评论
name_scopeif __name__ == '__main__': with tf.name_scope("scope1"): v1 = tf.get_variable("var1", [1,2], dtype=tf.float32) v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32) v3
原创
2022-01-14 10:37:27
503阅读
