Video: Hoe initialiseer u 'n TensorFlow -veranderlike?
2024 Outeur: Stanley Ellington | [email protected]. Laas verander: 2023-12-16 00:12
Om inisialiseer 'n nuwe veranderlike uit die waarde van 'n ander veranderlike gebruik die ander veranderlikes initialized_value () eiendom. Jy kan die geïnisialiseer waarde direk as die aanvanklike waarde vir die nuwe veranderlike , of jy kan dit soos enige ander gebruik tensor om 'n waarde vir die nuwe te bereken veranderlike.
Wat is in hierdie verband 'n TensorFlow -veranderlike?
A TensorFlow veranderlike is die beste manier om 'n gedeelde, aanhoudende toestand voor te stel wat deur u program gemanipuleer word. Veranderlik stel 'n tensor voor waarvan die waarde verander kan word deur daarop te werk. Met spesifieke opsies kan u die waardes van hierdie tensor lees en verander. Hoër vlak biblioteke soos tf. keras gebruik tf.
Weet ook hoe gebruik u veranderlikes in TensorFlow? Laaste woorde
- hergebruik beteken om dieselfde veranderlike tussen verskillende voorwerpe te deel.
- As u 'n veranderlike wil deel, moet u die tweede keer dat u daarna verwys eksplisiet 'hergebruik = waar' spesifiseer in die veranderlike omvang van die veranderlike wat u wil hergebruik, of.
- stel die veranderlike omvang in op "hergebruik = tf. AUTO_REUSE"
Behalwe hierbo, hoe druk ek 'n TensorFlow -veranderlike?
[A]: Aan druk die waarde van 'n tensor sonder om dit na jou Python-program terug te stuur, kan jy die tf gebruik. Druk () operateur, soos Andrzej in 'n ander antwoord voorstel. Let daarop dat jy nog steeds 'n deel van die grafiek moet laat loop om die uitvoer van hierdie operasie te sien, wat na standaarduitvoer gedruk word. As u versprei word TensorFlow , tf.
Wat is TF Global_variables_initializer ()?
globale_veranderlikes_initialiseerder() In 'n sessie sal u veranderlikes die waardes bevat wat u vir hulle gesê het om te hou wanneer u dit verklaar ( tf . Veranderlik ( tf . Veranderlik () voeg verskeie ops by die grafiek: 'n Veranderlike op wat die veranderlike waarde hou. 'N Inisialiseerder -op wat die veranderlike op sy aanvanklike waarde stel.
Aanbeveel:
Hoe stoor jy 'n TensorFlow-grafiek?
TensorFlow stoor in/laai van 'n grafiek vanaf 'n lêer Stoor die model se veranderlikes in 'n kontrolepuntlêer (. ckpt) deur 'n tf te gebruik. Stoor 'n model in 'n. pb-lêer en laai dit terug in met behulp van tf. Laai in 'n model van 'n. Vries die grafiek om die grafiek en gewigte saam te stoor (bron) Gebruik as_graph_def() om die model te stoor, en vir gewigte/veranderlikes, karteer dit in konstantes (bron)
Hoe bedien jy 'n TensorFlow-model?
Om 'n Tensorflow-model te bedien, voer eenvoudig 'n SavedModel uit jou Tensorflow-program uit. SavedModel is 'n taalneutrale, herwinbare, hermetiese serialiseringsformaat wat hoërvlakstelsels en gereedskap in staat stel om TensorFlow-modelle te vervaardig, te verbruik en te transformeer
Wat is.PB-lêer TensorFlow?
Pb staan vir protobuf. In TensorFlow bevat die protbuf-lêer die grafiekdefinisie sowel as die gewigte van die model. Dus, 'n pb-lêer is al wat jy nodig het om 'n gegewe opgeleide model te kan bestuur. Gegewe 'n pb-lêer, kan jy dit soos volg laai
Hoe hergebruik jy veranderlikes in TensorFlow?
Finale woorde hergebruik beteken om dieselfde veranderlike tussen verskillende voorwerpe te deel. As jy 'n veranderlike wil deel, moet jy die tweede keer wat jy daarna verwys, eksplisiet spesifiseer "reuse=True" in die veranderlike omvang van die veranderlike wat jy wil hergebruik, of. stel die veranderlike omvang op "reuse=tf.AUTO_REUSE"
Hoe wys jy 'n TensorFlow-grafiek?
Om jou eie grafiek te sien, hardloop TensorBoard en wys dit na die log-gids van die werk, klik op die grafiek-oortjie op die boonste paneel en kies die toepaslike lopie deur die kieslys in die boonste linkerhoek te gebruik