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...
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、...
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...
random_normal_initializer 类 继承自: Initializer 别名: 类tf.initializers.random_normal 类tf.keras.initializers.RandomNormal 类tf.random_normal_initializer 定义在:tensorflow/python/ops/init_ops.py. 请参阅指南:变量>共享变量 用正态分布产生张量的初始化器. 参数: mean:一个 python 标量或一个标量张量....
[0,2])b=tf.get_variable(name='b',shape=[3,3,2],initializer=tf.random_normal_initializer)index_b=tf.Variable([[0,1,1],[2,2,0]])withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(tf.gather_nd(a,index_a)))print(sess.run(b))print(sess.run(tf....
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') ...
方法1:使用Keras的Subclassing API建立模型,即对tf.keras.Model类进行扩展以定义自己的新模型,同时手工编写训练和评估模型流程。这种方式灵活度高,且与其他流行的深度学习框架(如Pytorch,Chainer)共通, 较为推荐。 import tensorflow as tf X =tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) ...
squeeze( input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None ) 该函数会除去张量中形状为1的轴。 例子: import tensorflow as tf raw = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(1, 3, 2))) squeezed = tf.squeeze(raw) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(...
random_uniform_initializer(-np.pi, np.pi)) diag1 = get_complex_variable('diag1', _s, shape=[out_size], tf.random_uniform_initializer(-np.pi, np.pi)) diag2 = get_complex_variable('diag2', _s, shape=[out_size], tf.random_uniform_initializer(-np.pi, np.pi)) refl0 = get_...
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....