PyTorch也是动态图模式,但是与TensorFlow不同,它是每个需要计算Tensor会拥有grad_fn以追踪历史操作的梯度。 TensorFlow 2.0引入的eager提高了代码的简洁性,而且更容易debug。但是对于性能来说,eager执行相比Graph模式会有一定的损失。这不难理解,毕竟原生的Graph模式是先构建好静态图,然后才真正执行。这对于 在分布式训练、...
在将TensorFlow中的tf.random.normal函数转换为PyTorch时,我们需要注意两个框架中对应函数的参数和功能是否一致。tf.random.normal用于生成符合正态分布的随机数,其参数主要包括形状(shape)、均值(mean,默认为0)和标准差(stddev,默认为1)。 转换步骤 理解tf.random.normal的功能和参数: python tf.random.normal(shap...
bias = tf.get_variable('bias', shape=filter_shape[-1], initializer=tf.constant_initializer(0.)) _conv2d = tf.nn.bias_add(_conv2d, bias) return _conv2d # 卷积核的形状,从pytorch的形态转换为tensorflow的形态 # tensorflow: (filter_height, filter_width, in_channels, out_channels) # stack...
(4, 28, 28, 3) x = tf.random.normal...input_shape = (4, 28, 28, 3) initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0., stddev=1.) x = tf.random.normal...stddev): self.mean = mean self.stddev = stddev def __call__(self, shape, dtype=None)`: return tf.random....
1. tf.random_normal() #正态分布 代码语言:javascript 复制 tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) Args: shape: A 1-D integer Tensor orPythonarray. The shape of the output tensor. #确定输出的张量形状 ...
beta=tf.get_variable(name='beta',shape=[output],initializer=tf.constant_initializer(0.05)) gamma=tf.get_variable(name='gamma',shape=[output],initialzer=tf.random_normal_initializer(1.0,0.02) batch_mean,batch_var=tf.nn.moment(x,[0,1,2],name='moment') ...
该函数会除去张量中形状为1的轴。 例子: importtensorflowastfraw=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(1,3,2)))squeezed=tf.squeeze(raw)withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(raw.shape)print('---')print(sess.run(squeezed).shape) 输出如: (1, 3, 2) --- ...
v.initializer只是初始化v,tf.global_variables_initializer()就是调用所有variable的initializer函数 importtensorflowastf v=tf.Variable([ 1,2,3])#创建变量v,为一个arrayprint(v)#查看v的shape,不是v的值。结果是: <tf.Variable 'Variable:0' shape=(3,) dtype=int32_ref>withtf.Session()assess:sess....
y = tf.matmul(w, x)# 全局变量初始化init_op = tf.global_variables_initializer()# 初始化之前,虽然构建了x,y,但只是空架子;但创建 session 后才有可计算区域;run 之后才有效果。withtf.Session()assess: sess.run(init_op)print(y.eval())# [[2.]] ...
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/src/transformers/modeling_tf_utils.py at v4.37.2 · huggingface/transformers