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  • PyTorch-Variable变量

    千次阅读 2019-05-28 18:04:00
    PyTorch-Variable变量 硬件:NVIDIA-GTX1080 软件:Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1 一、基础知识 variable = torch.autograd.Variable(tensor, requires_grad = False),requires_grad表示参不参与...

    PyTorch-Variable变量

    硬件:NVIDIA-GTX1080

    软件:Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1

    一、基础知识

    variable = torch.autograd.Variable(tensor, requires_grad = False),requires_grad表示参不参与误差反向传播

    二、代码展示

    import torch
    from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块
    
    # 先生鸡蛋
    tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])
    # requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度
    variable = Variable(tensor, requires_grad=True)
    
    t_out = torch.mean(tensor*tensor)       # x^2
    v_out = torch.mean(variable*variable)   # x^2
    
    v_out.backward()    # 模拟 v_out 的误差反向传递
    
    # v_out = 1/4 * sum(variable*variable) 这是计算图中的 v_out 计算公式
    # 针对于 v_out 的梯度就是通过 v_out 对 variable 求偏导
    # d(v_out)/d(variable) = 1/4*2*variable = variable/2
    
    print(variable.grad)    # 初始 Variable 的梯度
    
    print(variable)     #  Variable 形式
    print(variable.data)    # tensor 形式
    print(variable.data.numpy())    # numpy 形式

    三、参考:

    https://morvanzhou.github.io/

     

    任何问题请加唯一QQ2258205918(名称samylee)!

    唯一VX:samylee_csdn

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  • _Constant 常量 and _Variable 变量

    千次阅读 2021-03-11 20:28:19
    在Java中我们常用 constant 来定义一个常量,用 Variable 来定义变量。 Constant 常量 Variable 变量

    首先,在Java中我们常用 constant 来定义一个常量,用 Variable 来定义变量。

    Constant 常量

    • 1.常量的概念:不变化的量,及不被人修改的量
    • 2.常量的分析:
      (1)字面值常量(掌握)
      (2)自定义常量(了解)
    • 3.注意事项:区分字符串常量和字符常量
      字符串常量: “HelloWorld”
      字符常量: ’a‘

    补充两个快捷方式:
    – main方法的快捷键:psvm
    – 输出语句的快捷键: sout

    常量:

            ***概述:***
                在程序的运行过程中,其值不会发生改变的量。
            ***字面值常量分类:***
                1.字符串常量,值要用“” 括起来, “abc”
                2.字符常量,值要用’‘括起来,    ’a‘,’0‘
                3.整数常量, 10,20
                4.小数常量,1,2
                5.布尔常量,值只有两个,true和false
                6.空常量,null  目前只做了解。
    
    public class ConstantDemo {
        /*
            Constant   常量
            1.常量的概念:不变化的量,及不被人修改的量
            2.常量的分析:
                (1)字面值常量(掌握)
                (2)自定义常量(了解)
    
            3.注意事项:区分字符串常量和字符常量
                字符串常量: "HelloWorld"
                字符常量:   ’a‘
            补充两个快捷方式:
                main方法的快捷键:psvm
                输出语句的快捷键: sout
            常量:
                概述:
                    在程序的运行过程中,其值不会发生改变的量。
                字面值常量分类:
                    1.字符串常量,值要用“” 括起来, “abc”
                    2.字符常量,值要用’‘括起来,    ’a‘,’0‘
                    3.整数常量, 10,20
                    4.小数常量,1,2
                    5.布尔常量,值只有两个,true和false
                    6.空常量,null  目前只做了解。
        * */
        public static void main(String[] args) {
            //1.字符串常量
            System.out.println("abc");
            System.out.println("123");
    
            //字符常量
            System.out.println('a');
            System.out.println('0');
    
            //整数常量
            System.out.println(10);
            System.out.println(-10);
    
            //小数常量
            System.out.println(1.2);
            System.out.println(-12.3);
    
            //布尔常量
            System.out.println(true);
            System.out.println(false);
    
        }
    
    }
    

    Variable 变量


    变量的定义和使用


        1.变量的概念:
        
            在程序执行的过程中,其值可以在某个范围内发生改变的量
            
            变量的本质,是内存中的一小块区域
            
        2.变量定义的格式:数据类型 变量 = 初始化值;
        
                变量名:每个变量都有一个名字,方便存取
                
                初始化值:使用变量前,需要给变量赋值
                
        3.数据类型的概念:变量变化的范围就是数据类型
        
        4.变量的使用:直接通过变量名来使用变量。
    
    public class VariableDemo {
        //Variable 变量
        /*
        变量的定义和使用
            1.变量的概念:
                在程序执行的过程中,其值可以在某个范围内发生改变的量
                变量的本质,是内存中的一小块区域
            2.变量定义的格式:数据类型 变量 = 初始化值;
                    变量名:每个变量都有一个名字,方便存取
                    初始化值:使用变量前,需要给变量赋值
            3.数据类型的概念:变量变化的范围就是数据类型
            4.变量的使用:直接通过变量名来使用变量。
        */
        public static void main(String[] args) {
            //定义变量,记录学生个数
            //变量的定义格式:数据类型 变量名 = 初始化值
            int number = 12;
            //使用变量
            System.out.println(number);
        }
    }
    
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  • 2.variable变量 tf.Variable(): (1)参数说明 tf.Variable是一个Variable类。通过变量维持图graph的状态,以便在sess.run()中执行;可以用Variable类创建一个实例在图中增加变量; Args参数说明: initial_...

    2.variable变量

    (1)参数说明

    tf.Variable是一个Variable类。通过变量维持图graph的状态,以便在sess.run()中执行;可以用Variable类创建一个实例在图中增加变量;

    Args参数说明:

    initial_value:Tensor或可转换为Tensor的Python对象,它是Variable的初始值。除非validate_shape设置为False,否则初始值必须具有指定的形状。也可以是一个可调用的,没有参数,在调用时返回初始值。在这种情况下,必须指定dtype。 (请注意,init_ops.py中的初始化函数必须首先绑定到形状才能在此处使用。)

    trainable:如果为True,则会默认将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中。此集合用于优化器Optimizer类优化的的默认变量列表【可为optimizer指定其他的变量集合】,可就是要训练的变量列表。

    collections:一个图graph集合列表的关键字。新变量将添加到这个集合中。默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]。也可自己指定其他的集合列表;

    validate_shape:如果为False,则允许使用未知形状的值初始化变量。如果为True,则默认为initial_value的形状必须已知。

    caching_device:可选设备字符串,描述应该缓存变量以供读取的位置。默认为Variable的设备。如果不是None,则在另一台设备上缓存。典型用法是在使用变量驻留的Ops的设备上进行缓存,以通过Switch和其他条件语句进行重复数据删除。

    name:变量的可选名称。默认为“Variable”并自动获取。

    variable_def:VariableDef协议缓冲区。如果不是None,则使用其内容重新创建Variable对象,引用图中必须已存在的变量节点。图表未更改。 variable_def和其他参数是互斥的。

    dtype:如果设置,则initial_value将转换为给定类型。如果为None,则保留数据类型(如果initial_value是Tensor),或者convert_to_tensor将决定。

    expected_shape:TensorShape。如果设置,则initial_value应具有此形状。

    import_scope:可选字符串。要添加到变量的名称范围。仅在从协议缓冲区初始化时使用。

    (2)使用tf.Variable定义变量常用的两种方式

    常用的参数包括初始化值和名称name(是该变量的唯一索引):

    1、用固定的值初始化变量

    w = tf.Variable(<initial-value>,name=<optional-name>)

    2、用tf的初始化器初始化变量

    w = tf.Variable(tf.truncated_normal([3,4],mean=0,stddev=.5),name='weight')

    用tf的初始化器initializer op初始化变量必须指定变量shape,用name指定名称

    注意:这里只是定义了变量的初始化方式,并没有进行变量初始化。要在sess中执行初始化操作。

    import tensorflow as tf
    
    state = tf.Variable(0, name='counter')
    state2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 4], meam=0, stddev=.5), name='weight')
    # print(state.name)
    one = tf.constant(1)
    
    new_value = tf.add(state,one)
    update = tf.assign(state, new_value)  # 使state的值 = new_valeu
    
    init = tf.initialize_all_variables()
    
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        for _ in range(3):
            sess.run(update)
            print(sess.run(state))

    (3)执行变量初始化的三种方式

    在使用变量之前必须要进行初始化,初始化的方式有三种:

    1.在会话中run

    tf.global_variable_initializer().run

    2.从文件中恢复,restore from checkpoint

    saver = tf.train.Saver()
    
    with tf.Session() as sess:
    
        ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_path)
    
        if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
    
            saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
    
        else:
    
            print('No checkpoint file found')

    变量初始化方式1、2也就是在模型训练和测试中常用的两种方式,在模型训练时,需要随机给模型赋初值,使用tf.global_variable_initializer().run()去初始化变量,在模型测试(或者进行fine-tune)时,使用初始化方式2从保存的ckpt中初始化变量。

    3、也可自己通过tf.assign()给变量附初值,

    实际上用initializer初始化方法给变量赋初值就是调用tf.assign()将变量的值赋给变量,可以自己调用tf.assign()给变量赋初值;

    a = tf.Variable(1.0)
    a = tf.assign(a,5.0)
    b = tf.Variable(2.0)
    b = tf.assign(b,6.0)
    c = a+b
    with tf.Session() as sess:
    #相当于调用tf.assign()给变量赋初值
        sess.run([a,b])
        print(c.eval())
    • tf.get_Variable()

    获取一个已经存在的变量或者创建一个新的变量

    get_variable(
        name,
        shape=None,
        dtype=None,
        initializer=None,
        regularizer=None,
        trainable=True,
        collections=None,
        caching_device=None,
        partitioner=None,
        validate_shape=True,
        use_resource=None,
        custom_getter=None,
        constraint=None
    )

    Args参数说明:

    name:新变量或现有变量的名称。

    shape:新变量或现有变量的形状。

    dtype:新变量或现有变量的类型(默认为DT_FLOAT)。

    ininializer:如果创建了则用它来初始化变量。

    regularizer:A(Tensor - > Tensor或None)函数;将它应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中,并可用于正则化。

    trainable:如果为True,还将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES(参见tf.Variable)。

    collections:要将变量添加到的图表集合列表。默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES](参见tf.Variable)。

    caching_device:可选的设备字符串或函数,描述变量应被缓存以供读取的位置。默认为Variable的设备。如果不是None,则在另一台设备上缓存。典型用法是在使用变量驻留的Ops的设备上进行缓存,以通过Switch和其他条件语句进行重复数据删除。

    partitioner:可选callable,接受完全定义的TensorShape和要创建的Variable的dtype,并返回每个轴的分区列表(当前只能对一个轴进行分区)。

    validate_shape:如果为False,则允许使用未知形状的值初始化变量。如果为True,则默认为initial_value的形状必须已知。

    use_resource:如果为False,则创建常规变量。如果为true,则使用定义良好的语义创建实验性ResourceVariable。默认为False(稍后将更改为True)。在Eager模式下,此参数始终强制为True。

    custom_getter:Callable,它将第一个参数作为true getter,并允许覆盖内部get_variable方法。 custom_getter的签名应与此方法的签名相匹配,但最适合未来的版本将允许更改:def custom_getter(getter,* args,** kwargs)。也允许直接访问所有get_variable参数:def custom_getter(getter,name,* args,** kwargs)。一个简单的身份自定义getter只需创建具有修改名称的变量是:python def custom_getter(getter,name,* args,** kwargs):return getter(name +'_suffix',* args,** kwargs)

    注意:如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为None,则默认使用glorot_uniform_initializer,也可以使用其他的tensor来初始化,value,和shape与此tensor相同

    正则化方法默认是None,如果不指定,只会使用variable_scope()中的正则化方式,如果也为None,则不使用正则化;

    附: tf.truncated_narmal()和tf.truncated_naomal__initializer()的区别

    tf.truncated_narmal(shape=[],mean=0,stddev=0.5)使用时必须制定shape,返回值是在截断的正态分布随机生成的指定shape的tensor

    tf.truncated_normal_initializer(mean=0.stddev=0.5)调用返回一个initializer 类的一个实例(就是一个初始化器),不可指定shape,

    注意的点:

    (1)

    tf.Variable()与tf.get_variable()区别

    1.使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理。使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错

    import tensorflow as tf
    
    state = tf.Variable(0, name='counter')
    state2 = tf.Variable(2,name='counter')
    print(state.name)
    print(state2.name)
    
    输出:
    counter:0
    counter_1:0
    
    
    
    import tensorflow as tf
    
    state = tf.get_variable(name='counter',initializer=1)
    state2 = tf.get_variable(name='counter',initializer=2)
    print(state.name)
    print(state2.name)
    
    输出:
    ValueError: Variable counter already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined 

    2.基于这两个函数的特性,当我们需要共享变量的时候,需要使用tf.get_variable()。在其他情况下,这两个的用法是一样的

    import tensorflow as tf
    
    with tf.variable_scope("scope1"):
        w1 = tf.get_variable("w1", shape=[])
        w2 = tf.Variable(0.0, name="w2")
    with tf.variable_scope("scope1", reuse=True):
        w1_p = tf.get_variable("w1", shape=[])
        w2_p = tf.Variable(1.0, name="w2")
    
    print(w1 is w1_p, w2 is w2_p)
    #输出
    #True  False

    random Tensor

    可用于赋值给tf.Variable()的第一个参数

    tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
    
    tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
    
    tf.random_uniform(shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
    
    tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None)
    
    tf.random_crop(value, size, seed=None, name=None)
    
    tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None)
    
    tf.random_gamma(shape, alpha, beta=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
    
    tf.set_random_seed(seed)

    constant value tensor

    tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)
    
    tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None)
    
    tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)
    
    tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None)
    
    tf.fill(dims, value, name=None)
    
    tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')

    initializer

    ·

    tf.constant_initializer(value=0, dtype=tf.float32)
    tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32)
    tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32)
    tf.random_uniform_initializer(minval=0, maxval=None, seed=None, dtype=tf.float32)
    tf.uniform_unit_scaling_initializer(factor=1.0, seed=None, dtype=tf.float32)
    tf.zeros_initializer(shape, dtype=tf.float32, partition_info=None)
    tf.ones_initializer(dtype=tf.float32, partition_info=None)
    tf.orthogonal_initializer(gain=1.0, dtype=tf.float32, seed=None)

    tf.placeholder()

    import tensorflow as tf
    
    input1 = tf.placeholder(tf.float32)  # 可以指定shape
    input2 = tf.placeholder(tf.float32)
    output = tf.multiply(input1, input2)
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(output, feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))

     

    参考资料

    https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53696970?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

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  • Pytorch中Variable变量详解

    千次阅读 2020-08-12 14:49:48
    Pytorch中Variable变量 1.它是一个可以变化的变量,符合反向传播和参数更新的属性,而tensor不能反向传播 pytorch中的tensor就像鸡蛋,Variable就像装鸡蛋的篮子 import torch from torch.autograd import Variable ...

    Pytorch中Variable变量

    1.它是一个可以变化的变量,符合反向传播和参数更新的属性,而tensor不能反向传播

    pytorch中的tensor就像鸡蛋,Variable就像装鸡蛋的篮子

    import torch
    from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块
    tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])
    # 把鸡蛋放到篮子里, requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度,Variable默认不需要被求导的
    variable = Variable(tensor, requires_grad=True)
     
    print(tensor)
    """
     1 2
     3 4
    [torch.FloatTensor of size 2x2]
    """
     
    print(variable)
    """
    Variable containing:
     1 2
     3 4
    [torch.FloatTensor of size 2x2]
    """
    

    2.Variable计算时,会逐步生成计算图,这个图将所有的计算节点都连接起来,最后进行loss反向传播时,一次性将所有Variable里的梯度计算出来,然而tensor没有这个能力

    loss.backward() # 模拟 v_out 的误差反向传递
     
    print(variable.grad) # 初始 Variable 的梯度
    '''
     0.5000 1.0000
     1.5000 2.0000
    '''
    

    3.我们在输出时常将Variable形式的数据进行转换,转换成tensor形式或者numpy形式,因为有时候直接输出Variable形式用不了

    print(variable.data) # 将variable形式转为tensor 形式
    """
     1 2
     3 4
    [torch.FloatTensor of size 2x2]
    """
    print(variable.data.numpy())#numpy形式
    """
    [[ 1. 2.]
     [ 3. 4.]]
    """
    
    展开全文
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    2020-02-25 05:24:31
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    千次阅读 2016-12-14 15:15:06
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  • Tensorflow中Variable变量

    千次阅读 2018-05-02 20:10:35
    在Tensorflow中,定义了某字符串变量,它才是变量,这一点与Python不同。定义语法:sate = tf.Variable()例子:写一个累加器。import tensorflow as tf state = tf.Variable(3, name="counter") # print...
  • 一、了解Variable顾名思义,Variable就是 变量 的意思。实质上也就是可以变化的量,区别于int变量,它是一种可以变化的变量,这正好就符合了反向传播,参数更新的属性。具体来说,在pytorch中的Variable就是一个存放...
  • 这边记录一些Variable变量相关的一些方法。 将一个numpy的张量转成Variable: Vtensor = torch.autograd.Variable(torch.LongTensor(np.int64(np.asarray(nptensor))))##torch.LongTensor确定变量类型,根据...
  • 顾名思义,Variable就是 变量 的意思。实质上也就是可以变化的量,区别于int变量,它是一种可以变化的变量,这正好就符合了反向传播,参数更新的属性。 具体来说,在pytorch中的Variable就是一个存放会变化值的地理...
  • TensotFlow 应用实例:03-在TensotFlow中使用Variable变量 本文是我在学习TensotFlow 的时候所记录的笔记,共享出来希望能够帮助一些需要的人。 import tensorflow as tf# tf 中定义变量的时候一定要使用Variable,...
  • Variable 变量 2017.11.23 TF中的变量必须先定义'''import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') # 初始值0,名字为counter print(state.name)one = tf.constant(1) # 常量1new_value = tf.add...
  • 本节主要介绍如何在WF4.0中使用变量,以及为变量赋值   本文例子下载: http://files.cnblogs.com/foundation/VariablesSample.rar ... ...数据的传递 Variable变量 Variable变量 Sy
  • TensorFlow学习笔记(六)Variable变量

    千次阅读 2017-07-28 09:59:08
    你通过构造variable 类的实例来添加一个变量到图中。 Variable() 构造器需要一个初始值,可以是任意类型和shape 的Tensor。初始值定义了变量的type和shape。构造完成之后,变量的type和shape 是固定的。可以使用...
  • tensorflow7 Variable变量

    2016-11-18 09:35:57
    import tensorflow as tf ...state = tf.Variable(0,name='counter') #print (state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state,one) update = tf.assign(state,new_value) #very important init = tf.
  • 本节主要介绍如何在WF4.0中使用变量,以及为变量赋值 本文例子下载: http://files.cnblogs.com/foundation/VariablesSample.rar http://files.cnblogs.com/foundation/AssignSample.rar  数据的传递 Variable变量 ...
  • tf.Variable变量初始化

    2020-10-17 20:42:57
    TensorFlow中可以通过常量,随机数,常数生成器来对变量进行初始化,也可以用其它变量的值进行初始化。 常数生成器返回表示特定常数的Tensor: tf.fill() tf.zeros() tf.zeros_like() tf.eye() tf.ones() tf.ones_...
  • 即:The local variable 变量名 may not have been initialized。这让我感觉到很奇怪,先看下Java中的代码吧 Java代码 注意观察switch中的条件表达式 public class Test_7{ public static void m...
  • 在 TensorFlow 中,定义了某字符串变量,它才是 变量,这一点与 Python 不同 语法:state = tf.Variable() import tensorflow as tf state = tf.Variable(3,name='count') # 定义常量 one one = tf.constant(1) # ...
  • 2、Variable变量 变量知道怎么创建的它们自己的过程,比Tensor多了grad_fn等额外的东西 3、自动求导 在任意变量上使用.backward()将会运行反向,从它开始。运行这个s.backward()很多次,将进行梯度的累积(这里x是...
  • tensorflow中的变量和我们平时说的变量不同,必须需要专门定义为变量才是tensorflow的变量。 定义语法: state = tf.Variable() import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='counter') # 定义常量 ...
  • 1.前言 在 Tensorflow 中,定义了某字符串是变量,它才是变量,这一点是与 Python 所不同的。 定义语法: state = tf.Variable() ...state = tf.Variable(0,name='counter') #变量 one = tf.constant(1) #常量 new_v...
  • 在Theano调试过程中,TensorSharedVariable类型变量可以用get_value方法和set_value方法获取和设置其值,至于TensorVariable类型变量是没有值的,无法直接获取,只能通过提前赋值或者打印的方法来看。
  • TensorFlow中变量是利用Variable()来定义的,格式是: import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') print(state.name)  output=>counter:0  以上是输出state变量的名字和数值。 初始...
  • 这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。 Session会话控制 Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句,运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的...

空空如也

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