原因是使用Adam优化函数时，Adam函数会创建一个Adam变量，目的是保存你使用tensorflow创建的graph中的每个可训练参数的动量，

words/_word_embeddings:0

bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/kernel:0

bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/bias:0

bi-lstm/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/kernel:0

bi-lstm/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/bias:0

proj/W:0

proj/b:0

bi-lstm_secondLayer/bidirectionalt_rnn/fw/lstm_cell/kernel:0

bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/bias:0

bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/kernel:0

bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/bias:0

proj_secondLayer/W:0

proj_secondLayer/b_secondLayer:0

train_step_secondLayer/beta1_power:0

train_step_secondLayer/beta2_power:0

train_step_secondLayer/words/_word_embeddings/Adam:0

train_step_secondLayer/words/_word_embeddings/Adam_1:0

train_step_secondLayer/bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/kernel/Adam:0

train_step_secondLayer/bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/kernel/Adam_1:0

train_step_secondLayer/bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/bias/Adam:0

train_step_secondLayer/bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/bias/Adam_1:0

train_step_secondLayer/bi-lstm/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/kernel/Adam:0

train_step_secondLayer/bi-lstm/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/kernel/Adam_1:0

train_step_secondLayer/bi-lstm/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/bias/Adam:0

train_step_secondLayer/bi-lstm/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/bias/Adam_1:0

train_step_secondLayer/proj/W/Adam:0

train_step_secondLayer/proj/W/Adam_1:0

train_step_secondLayer/proj/b/Adam:0

train_step_secondLayer/proj/b/Adam_1:0

train_step_secondLayer/bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/kernel/Adam:0

train_step_secondLayer/bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/kernel/Adam_1:0

train_step_secondLayer/bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/bias/Adam:0

train_step_secondLayer/bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/bias/Adam_1:0

train_step_secondLayer/bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/kernel/Adam:0

train_step_secondLayer/bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/kernel/Adam_1:0

train_step_secondLayer/bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/bias/Adam:0

train_step_secondLayer/bi-lstm_secondLayer/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/bias/Adam_1:0

train_step_secondLayer/proj_secondLayer/W/Adam:0

train_step_secondLayer/proj_secondLayer/W/Adam_1:0

train_step_secondLayer/proj_secondLayer/b_secondLayer/Adam:0

train_step_secondLayer/proj_secondLayer/b_secondLayer/Adam_1:0

tensorflow中的kernel/Adam 变量的来源的更多相关文章

  1. tensorflow中常量(constant)、变量(Variable)、占位符(placeholder)和张量类型转换reshape()

    常量 constant tf.constant()函数定义: def constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", v ...

  2. tensorflow中张量_常量_变量_占位符

    1.tensor 在tensorflow中,数据是被封装在tensor对象中的.tensor是张量的意思,即包含从0到任意维度的张量.常数是0维度的张量,向量是1维度的张量,矩阵是二维度的张量,以及还 ...

  3. TensorFlow中的变量命名以及命名空间.

    What: 在Tensorflow中, 为了区别不同的变量(例如TensorBoard显示中), 会需要命名空间对不同的变量进行命名. 其中常用的两个函数为: tf.variable_scope, t ...

  4. TensorFlow中的变量和常量

    1.TensorFlow中的变量和常量介绍 TensorFlow中的变量: import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') ...

  5. 04 Tensorflow的中的常量、变量和数据类型

    打开Python Shell,先输入import tensorflow as tf,然后可以执行以下命令. Tensorflow中的常量创建方法: hello = tf.constant('Hello ...

  6. 2、Tensorflow中的变量

    2.Tensorflow中的变量注意:tf中使用 变量必须先初始化下面是一个使用变量的TF代码(含注释): # __author__ = "WSX" import tensorfl ...

  7. Flask08 包含（include）、继承（extends）、宏？？？、模板中变量的来源、利用bootstrap构建自己的网页结构

    1 包含 直接把另一个文件的内容,复制粘贴过来 {% include "模板路径" %} 注意:模板都是放在 templates 这个文件夹下面的,可以在里面新建文件夹来进行分离: ...

  8. 83、Tensorflow中的变量管理

    ''' Created on Apr 21, 2017 @author: P0079482 ''' #如何通过tf.variable_scope函数来控制tf.ger_variable函数获取已经创建 ...

  9. 第二十二节，TensorFlow中RNN实现一些其它知识补充

    一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于 ...

随机推荐

  1. d3 选择器

    一.隔了一段时间没看D3了,好多api又陌生了.武林太大,唯有自强不息. D3 选择器算是学习D3的第一步吧. 跟 学习JQ一样.先熟悉下api,才能够如鱼得水,手到勤来. 二. 选择器 1.选择器 ...

  2. shareSDK.js web版的使用

    自定义将要分享的内容 <!--MOB SHARE BEGIN--> <div class="-mob-share-open">分享</div> ...

  3. poj3468 A Simple Problem with Integers（线段树/树状数组）

    Description You have N integers, A1, A2, ... , AN. You need to deal with two kinds of operations. On ...

  4. 【大数据】SparkStreaming学习笔记

    第1章 Spark Streaming概述 1.1 Spark Streaming是什么 Spark Streaming用于流式数据的处理.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:K ...

  5. 菜菜小问题——python中print函数 以及单引号、双引号、三引号

    直接面对——引号,就是为了保证打印出来的东东符合预期 如:print("小菜菜") 结果是: .================1========================= ...

  6. MySQL的IFNULL解决判空问题

    问题:mybatis返回的null类型数据消失,导致前端展示出错 思路:如果查询出的结果是空值,应当转换成空字符串.当然在前端也能进行判断,但要求后台实现这个功能. 解决方案: 使用如下方法查询: S ...

  7. JS发送跨域Post请求出现两次请求的解决办法

    原文地址: http://www.cnblogs.com/JimmyBright/p/7681097.html 所有跨域的js在提交post请求的时候,如果服务端设置了可跨域访问 public sta ...

  8. 【转】Keil ARM开发 error L6236E错误解决

    顺利创建了第一个Keil工程却发现不能完成链接,出现了一个下面这样的报错: .\Objects\demo_simple.sct(7): error: L6236E: No section matche ...

  9. CF1027E Inverse Coloring

    题意:n × n的矩阵,每个位置可以被染成黑/白色. 一种gay的染色是任意相邻两行的元素,每两个要么都相同,要么都不同.列同理. 一种gaygay的染色是一种gay的染色,其中没有哪个颜色的子矩阵大 ...

  10. MySql数据库类型bit等与JAVA中的对应类型【布尔类型怎么存】

    用char(1):可以表示字符或者数字,但是不能直接计算同列的值.存储消耗1个字节 用tinyint:只能表示数字,可以直接计算,存储消耗2个字节 用bit: 只能表示0或1,不能计算,存储消耗小于等 ...