在此函数中使用纯python编程方式 ''' x_ = x.numpy() y_ = y.numpy() result1 = x_ + y_ - (x_ - y_) result2 = x_ + y_ + (x_ - y_) # 返回的就是普通的python对象,但是它会自动转化成tensor来作为最终的结果,是自动完成的 return result1,result2 x = tf.Variable(initial_value ...
func函数的闭合可以包含tf.Tensor和tf.Variable对象, >>> @tf.function ... def f(): ... return x ** 2 + y >>> x = tf.constant([-2, -3]) >>> y = tf.Variable([3, -2]) >>> f() <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([7, 7])> 1. 2. 3. 4. 5. 6...
###create tensorflow structure### Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))#[1]表示目前生成的是一维的,而-1.0,1.0是weights的范围 #之所以大写W是因为Weights有可能是一个矩阵,Variable是一个变量,tf.random_uniform()随机生成数据 biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))#设定初始值是0 #预测...
# 定义模型参数 W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32) # 定义线性模型 linear_model = tf.add(tf.multiply(X_train, W), b) # 定义损失函数 loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y_train)) # 定义优化器 optimizer = tf.train....
第三步:构建生成卷积过程中参数的函数, tf.Variable(tf.truncate_normal(shape, stddev=0.05)) 第四步:构建进行卷积的函数,使用tf.nn.conv2(x, w, stride=[1, 2, 2, 1], padding='SAME'),再加上偏置项b, 使用激活层tf.nn.relu构建, 使用tf.nn.max_pool构建池化层 ...
state = tf.Variable(0, name='Parameter_name_counter') #print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) update = tf.assign(state, new_value) init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: ...
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # Construct model pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # Softmax # Minimize error using cross entropy cost = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred), reduction_indices=1))
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,在构造函数中添加了身份操作,以确保对变量的所有访问仅从源复制数据一次。当变量存在于 GPU 上但它被多个 CPU 操作读取(或相反)时,多个副本可能会很昂贵。用户可以在需要时通过多次...
import math import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable from torch.nn.utils import weight_norm class ConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ConvBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Con...
load_variable(...): 返回 checkpoint 文件某个变量的值 match_filenames_once(...): 寻找符合规则的文件名称 shuffle_batch(...): 创建随机的 Tensor batch start_queue_runners(...): 启动计算图中所有的队列 可以看到,主要包含了模型优化器、tfrecord 数据准备、模型保存、模型读取四个大类的功能。