with tf.variable_scope('eval_net'): e1 =
with tf.variable_scope('generator', reuse=notis_train):#100 -> 4*4*512 - > 4, 4, 512#进行全连接操作,将100的数据通过全连接,转换为[None ,4*4*512]layer1 = tf.layers.dense(noise_img, 4*4*512)#进行维度变化,将其转换为[-1, 4, 4, 512]layer1 = tf.reshape(layer1, [-1, 4, ...
默认行为是当操作发生在不同的设备上时隐式添加发送/接收节点,但您可以想象某些情况(尤其是在多线程/分布式设置中)何时获取变量的值可能有用在 session.run 的一次执行中多次。 tf.identity 允许对何时应从源设备读取值进行更多控制。可能更适合此操作的名称是 read。另请注意,在 tf.Variable link 的实现中,在构...
embedding_size=128, filter_num=128):#第四步:进行embedding前向映射with tf.name_scope('embedding'):#构造W, 大小为[vocabulary_size, embedding_size]W = tf.Variable(tf.random_uniform(
with tf.variable_scope("", reuse=True): print(sess.run(tf.get_variable("v"))) 具体理解参考: 这里 tf.global_variables_initializer()用法 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ,这行代码的官方解释是 初始化模型的参数。 具体原理参看这里 ...
...withtf.variable_scope('q_target'):q_target=self.r+self.gamma*tf.reduce_max(self.q_next,axis=1,name='Qmax_s_')# shape=(None, )self.q_target=tf.stop_gradient(q_target)...withtf.variable_scope('loss'):self.loss=tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target,self.q_eval...
x = tf.Variable(0.0) x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) with tf.control_dependencies([x_plus_1]): y = x init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as session: init.run() for i in xrange(5): print(y.eval()) 它不会:它会打印 0、0、0、0、0。相反,我们似乎需要...
(noise_img, output_dim, is_train, alpha=0.01): with tf.variable_scope('generator', reuse=notis_train):#100 -> 4*4*512 - > 4, 4, 512#进行全连接操作,将100的数据通过全连接,转换为[None ,4*4*512]layer1 = tf.layers.dense(noise_img, 4*4*512)#进行维度变化,将其转换为[-1, 4,...
x = tf.Variable(0.0) x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) with tf.control_dependencies([x_plus_1]): y = x init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as session: init.run() for i in xrange(5): print(y.eval()) 它不会:它会打印 0、0、0、0、0。相反,我们似乎需要...