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_...
a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[2,3],initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0,stddev=1)) a2 = tf.get_variable(name='a2', shape=[1],initializer=tf.constant_initializer(1)) a3 = tf.get_variable(name='a3', shape=[2,3],initializer=tf.ones_initializer()) with tf.Ses...
WARNING: tf.Variable objects have a non-intuitive memory model. A Variable is represented internally as a mutable Tensor which can non-deterministically alias other Tensors in a graph. The set of operations which consume a Variable and can lead to aliasing is undetermined and can change across ...
TensorFlow函数(二)tf.get_variable() 和 tf.Variable() tf.Variable(<initial - value>,name=<optional - name>) 此函数用于定义图变量。生成一个初始值为initial - value的变量。 tf.get_variable(name,shape,dtype,initializer,trainable) 此函数用于定义图变量。获取已经存在的变量,如果不存在,就新建一个 参...
x =tf.Variable() x.initializer#初始化单个变量x.value()#读取opx.assign()#写入opx.assign_add()#更多opx.eval()#输出变量内容 2、tf.get_variable() 共享变量 原函数: tf.get_variable( name, shape=None, dtype=None, initializer=None,
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...
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。 tensorflow.Variable()函数 @tf_export("Variable") class Variable(checkpointable.CheckpointableBase): """See the @{$variables$Variables How To} for a high level overview. ...
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...
3.1 tf.Variable() 方式 3.2 tf.get_variable() 方式 1. Variables简介 在TensorFlow Docs中,关于TensorFlow Variables描述如下: “When you train a model you use variables to hold and update parameters. Variables are in-memory buffers containing tensors” - TensorFlow Docs.All tensors we’ve used pr...