使用此函数前需利用 tf.Variable定义变量w为可训练(可自更新),举例如下: w = tf.Variable(4) w.assign_sub(1)print(w) 输出结果:<tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=int32, numpy=3> 即实现了参数w自减 1。注:直接调用 tf.assign_sub 会报错,要用 w.assign_sub。 (13)可利用 tf.a...
与“REF”相同.返回是为了希望在更新变量后使用新值的操作的便利. tf.assign_sub assign_sub ( ref , value , use_locking = None , name = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/state_ops.py 参见指南:变量>变量帮助函数 通过从 "ref" 中减去 "value" 来更新 "ref". 此操作在更新完成后输出 "ref"...
x.assign_sub(1) # assign_sub用于参数的自更新,只有Variable类型才能实现自更新,此函数即为x -= 1 print("a*b:", tf.multiply(a, b)) #对应位置相乘 print("b/a:", tf.divide(b, a)) #对应位置相除 print("a的3次平方:", tf.pow(a, 3)) #矩阵每一位分别求3次方 print("a的平方:", ...
结果: 10. 参数自更新函数 assign_sub() # assign一类的函数可以对参数做自更新 #如assign_sub函数可以让参数自减后返回 # 更新前参数必须声明为Variable才可更新 x = tf.Variable(4) x.assign_sub(1) print("x:", x) # 4-1=3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 结果: 11. argmax函数返回按照轴的最大值...
assign_sub(lr*gradient)#assign_sub对变量进行自减操作 print('after %s epoch loss is %f w is %f' %(epcoch,loss,w.numpy())) 右键运行代码 Tensorflow中的tensor是张量,是多维数组,张量可以表示0到n阶数组 维数阶名字例子 0-D 0 标量 scalar s= 1 2 3 1-D 1 向量vector v=[1,2,3] 2-D...
w.assign_sub(w要自减的内容):赋值操作,更新参数的值并返回。 调用assign_sub前,先用tf.Variable定义变量w为可训练(可自更新)。 w = tf.Variable(4) w.assign_sub(1) print(w) 1. 2. 3. 运行结果: <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=int32, numpy=3> ...
assign(b) a.assign_add(b) a.assign_sub(b) ''' = 操作 ''' a = b a = a + b a = a - b 上面两种操作虽然计算结果相等,但在计算图上的作用是完全不同的。现在以下面的两个变量a、b和计算图节点'a:0'、'b:0'为例进行分析: a=tf.Variable([1,2,3],name='a') # a: <tf....
调用assign_sub前,先使用tf.Variable定义变量w为可训练(可自更新) w.assign_sub(w要自减的内容) import tensorflow as tf w = tf.Variable(4) w.assign_sub(1) # w-=1 即是 w=w-1 print(w) python 3.10 tensorflow-gpu 2.8 numpy 1.22.1 | 运行结果 <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtyp...
(sign)and valueofthe gradientsofour loss #withrespect to our weights and bias change_W=deltaW*learning_rate # adjustment amountforweight change_B=deltaB*learning_rate # adjustment amountforbiasW.assign_sub(change_W)# subract change_WfromWB.assign_sub(change_B)# subract change_BfromBifstep...
变量赋值assign 特殊情况需要人工更新,可以变量赋值语句assign()来实现 还可以assign_add(),assign_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新 张量的形状 基本操作 创建张量 在创建张量时只有value值是必填的,dtype等参数可以缺省,会根据具体的value值设定相应的值,例如: 相加tf.add(),指定数据类型为float32 node...