trainable_variables是TensorFlow中的一个函数,用于获取可训练变量的列表。可训练变量是指在训练过程中会被优化器更新的变量,通常是神经网络模型中的权重和偏置。 如果在训练后发现trainable_variables没有变化,可能有以下几个原因: 没有定义可训练的变量:在模型的定义中,可能没有明确指定哪些变量是可训练的。在定义...
tf.trainable_variables属于TensorFlow的API,用于获取可训练的变量。 优势: 方便获取可训练的变量:tf.trainable_variables提供了一种简单的方式来获取当前计算图中的可训练变量,避免了手动遍历计算图的复杂操作。 灵活性:通过tf.trainable_variables,可以对可训练的变量进行进一步的操作,如计算梯度、应用优化算法等。 应用...
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。还有一点需要注意的是,tf.all_variables()似乎是没有scope输入参数的,这点作用性不如前两个那么强...
https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/78879620 一般来说,打印tensorflow变量的函数有两个: tf.trainable_variables () 和 tf.all_variables() 不同的是: tf.trainable_variables () 指的是需要训练的变量 tf.all_variables() 指的是所有变量 一般而言,我们更关注需要训练的训练变量: 值得注意的是...
self.assertEqual(len(variables.trainable_variables()),1) self.assertAllEqual(doubles, self.evaluate(r)) 开发者ID:ThunderQi,项目名称:tensorflow,代码行数:30,代码来源:functional_ops_test.py 示例5: testFunctionalConv2DTransposeNoReuse ▲点赞 1▼ ...
示例1: trainable_variables_on_device ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from tensorflow.compat import v1 [as 别名]# 或者: from tensorflow.compat.v1 importtrainable_variables[as 别名]deftrainable_variables_on_device(self, rel_device_num, abs_device_num, ...
tf.trainable_variables(scope=None) 1. 当传递trainable=True时,Variable()构造函数自动向graph collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES添加新变量。这个便利函数返回集合的内容。 参数: 范围:(可选)。一个字符串。如果提供,则筛选结果列表,使其只包含名称属性与使用re.match的范围相匹配的项。如果提供范围,则永远不...
在TensorFlow 1.x版本中,trainable_variables 是一个常见的属性,用于获取模型中所有可训练的变量。但在TensorFlow 2.x中,这个属性已经被移除或更改了访问方式。 提供替代方法获取可训练变量: 在TensorFlow 2.x中,要获取模型中的可训练变量,您可以使用 tf.keras.Model 的trainable_variables 属性,或者如果您使用的是...
tf.trainable_variables和tf.all_variables的对比 tf.trainable_variables返回的是可以用来训练的变量列表 tf.all_variables返回的是所有变量的列表
大多数模型都是由层组成的。层是具有已知数学结构的函数，可以重复使用，并且具有可训练变量。在模型的...