1、使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理。使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1import tensorflow as tf 2w_1 = tf.Variable(3,name="w_1") 3w_2 = tf.Variable(1,name="w_1") 4print w_1.name 5print w_...
custom_getter:Callable,它将第一个参数作为true getter,并允许覆盖内部get_variable方法。 实际代码: import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[2,3],initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0,stddev=1)) a2 = tf....
在tensorflow中,可以使用tf.Variable来创建一个变量,也可以使用tf.get_variable来创建一个变量,但是在一个模型需要使用其他模型的变量时,tf.get_variable就派上大用场了。 先分别介绍两个函数的用法: import tensorflow as tf var1
在Tensorflow 当中有两种途径生成变量 variable, 一种是 tf.get_variable(), 另一种是 tf.Variable(). 如果想要达到重复利用变量的效果, 我们就要使用tf.variable_scope(), 并搭配tf.get_variable()这种方式产生和提取变量. 不像tf.Variable()每次都会产生新的变量,tf.get_variable()如果遇到了同样名字的变量时...
据我所知, Variable 是做变量的默认操作, get_variable 主要用于权重共享。 一方面,有些人建议在需要变量时使用 get_variable 而不是原始的 Variable 操作。另一方面,我只是在 TensorFlow 的官方文档和演示中看到了 get_variable 的任何使用。 因此我想知道一些关于如何正确使用这两种机制的经验法则。有什么“标准”...
tf.get_variable() 则主要用于网络的权值设置，它可以实现权值共享，在多 GPU 的并行计算的时候使用较多...
是不是不能用TensorFlow中的get_variable方法用numpy数组初始化变量? 如果将常量 NumPy 数组转换为常量Tensor,则以下工作: init = tf.constant(np.random.rand(1, 2)) tf.get_variable('var_name', initializer=init) get_variable的文档确实有点缺乏。 Just for your reference, theinitializerargument has to ...
tf.Variable和tf.get_variable在TensorFlow中都是底层API，实际应用不多。tf.Variable每次都会创建新的变量，即使变量名重复，它也会自动生成后缀如_1、_2等以区分，常用于创建辅助变量如lr或global step。tf.get_variable主要用于设置网络的权重，支持权重共享，在多GPU并行计算时使用较多。通过get的前缀...
问Tensorflow错误:变量gru_def/rnn/gru_cell/网关/内核不存在，或者不是用tf.get_variable()创建的EN...
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。它们之间最大的区别在于指定变量名称的参数。 tf.Variable(),变量名称name是一个可选的参数。 tf.get_variable(),变量名称是一个必填的参数。