答案,一模一样,见trainable_variable和trainable_weights的代码实现: trainable_variable就是trainable_weights 实践结果如下: trainable_variable和trainable_weights对比试验结果 参考链接:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/77f09dd7bc4c71551336d5aabd5849d4ad50fbc5/tensorflow/python/keras/engine/base_layer....
当构建机器学习模型时,比如神经网络,可以通过变量声明函数中的trainable参数来区分需要优化的参数(比如神经网络中的参数)和其他参数(比如迭代的轮数)。如果声明变量时参数trainable为True,那么这个变量将会被自动加入到GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES集合。tensorflow中提供的神经网络优化算法会将GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES集合...
双等号(==) 符号检查松散相等，而三等号(===) 符号检查严格相等。不同之处在于 (==) 松散相等将...
print('trainable weights:', len(my_block.trainable_weights)) y = my_block(tf.ones(shape=(3, 64))) # 构建网络在build()里面,所以执行了才有网络 print('trainable weights:', len(my_block.trainable_weights)) trainable weights: 0 trainable weights: 6 可以通过构建网络层的方法来收集loss class ...
trainable_weights)) trainable weights: 0 trainable weights: 6 可以通过构建网络层的方法来收集loss class LossLayer(layers.Layer): def __init__(self, rate=1e-2): super(LossLayer, self).__init__() self.rate = rate def call(self, inputs): self.add_loss(self.rate * tf.reduce_sum(...
trainable的参数作用,指定是否训练 1 weight=tf.Variable(tf.random_normal([1,1], mean=0.0, stddev=1.0), name="weights", trainable=False) 增加变量显示 目的:在TensorBoard当中观察模型的参数、损失值等变量值的变化 1、收集变量 tf.summary.scalar(name=’’,tensor) 收集对于损失函数和准确率等单值变量,...
6 变量的trainable设置观察 trainable的参数作用,指定是否训练 weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], mean=0.0, stddev=1.0), name="weights", trainable=False) 2.7.3 增加其他功能 增加命名空间 命令行参数设置 2 增加命名空间 是代码结构更加清晰,Tensorboard图结构清楚 ...
# 变量op当中会有trainable参数决定是否训练 self.weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], mean=0.0, stddev=1.0), name="weights") self.bias = tf.Variable(0.0, name='biases') # 建立回归公式去得出预测结果 y_predict = tf.matmul(feature, self.weight) + self.bias ...
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, linear_layer.trainable_weights)) # Logging. ifstep %100==0: print(step, float(loss)) 5)层创建的权重可以是可训练的,也可以是不可训练的,是否可训练在trainable_weights和non_trainable_weights中查看。下面这个是一个不可训练的层: ...
在Keras Layers 和 Models 中,删除 trainable_weights、non_trainable_weights 和 weights 中变量的重复数据; Kerasmodel.load_weights 现将 skip_mismatch 接受为一种自变量; 修复Keras 卷积层的输入形状缓存的行为; Model.fit_generator、Model.evaluate_generator、Model.train_on_batch, Model.test_on_batch 和 Mo...