可以看到,这时候打印出来了4个变量,其中后两个即为trainable=False的学习率和计步器。与tf.trainable_variables()一样,tf.global_variables()也可以通过scope的参数来选定域中的变量。 tf.all_variables() 与tf.global_variables()作用拥有相似的功能,只是版本问题,可以看到: 运行时会有warning的提示。还有一点需要注...
self._lr=tf.Variable(0.0, trainable=False)# lr 指的是 learning_rate tvars=tf.trainable_variables() grads, _=tf.clip_by_global_norm(tf.gradients(cost, tvars), config.max_grad_norm) # 梯度下降优化,指定学习速率 optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(self._lr) # optimizer = tf.train....
在创建优化器 Optimizer 的 minimize 张量时,tf 会把所有可训练的 Variable 收集到trainable_variables中,此后增加或者删除 可训练的变量,trainable_variables 不会变化; x = tf.Variable(3.0, dtype=tf.float32, trainable=False)### x 的 trainable 为 F,不参与训练y = tf.Variable(13.0, dtype=tf.float32)...
在哪些情况下,我们在TF2中使用属性trainable_variables而不是trainable_weights,反之亦然? 、、 我正在研究如何在TF 2中进行迁移学习,我看到在中,他们使用属性trainable_variables来引用模型的可训练变量,但在这个中,他们使用tf.keras.Model的属性trainable_weightsimport tensorflow as tfconv2d/bias:0batch_normali...
trainable 表示变量是否被训练,如果被训练,将加入到tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES集合中,TensorFlow将计算其梯度的变量 collections 表示一个graph collections keys的集合,这个创建的变量将被添加到这些集合中,默认集合是[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]. name: 变量的命名,默认是'Variable' ...
具体来说，就是在API中使用自定义层，会导致trainable_variables中的权重无法更新。而且这些权重也不会放入non_trainable_variables中。 也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。 让这位工程师感到不满的是，他大约一个月前在GitHub中把这个bug报告给谷歌，结果谷歌官方到现在还没有修复。 解决办法 如何检验自己的...
model.trainable_variables返回可训练变量的列表。当你把它们打印出来的时候，你会看到它们的形状。
trainable:布尔值,如果为True,还将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES(请参见tf.variable)。 name:字符串,层的名称。 reuse:布尔值,是否以相同的名称重用前一层的权重。 `renorm:是否使用批量再规范化(https://arxiv.org/abs/1702.03275)。 这会在训练期间增加额外的变量。这个参数的任何一个值的推...
1 定义一个变量，并初始化初始化变量有两种方式，一种是使用tf.Variable.initializer，一种是使用tf.global_variables_initializer()前者一次只能初始化一个变量，后者是初始化所有的全局变量 2 修改trainable参数为False，查看全局变量和可训练变量列表，默认trainable参数为True 3 使用tf.Variable.assign()给变量赋值...
When building a machine learning model it is often convenient to distinguish between variables holding the trainable model parameters and other variables such as a `global step` variable used to count training steps. To make this easier, the variable constructor supports a `trainable=<bool>` parame...