name/variable_scope 的作用 充分理解 name / variable_scope TensorFlow 入门笔记 当一个神经网络比较复杂.参数比较多时,就比较需要一个比较好的方式来传递和管理这些参数.而Tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取变量的机制.通过这个机制,可以在不同的函数中直接通过变量的名称来使用变量,而不需要将变量通过参数进行传递. * name_scope: * 为了更好地管理变量的命名空间而提出的.比如在 tensorboard 中,因为引入了…

''' Created on Apr 21, 2017 @author: P0079482 ''' #如何通过tf.variable_scope函数来控制tf.ger_variable函数获取已经创建过的变量 #在名字为foo的命名空间内创建名字为v的变量 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v",shape=[1],initializer=tf.co…

Tensorflow函数——tf.variable_scope()详解 https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703 2018年06月05日 09:38:25 yuan0061 阅读数:2567   tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,p…

一.TensorFlow中变量管理reuse参数的使用 1.TensorFlow用于变量管理的函数主要有两个:  (1)tf.get_variable:用于创建或获取变量的值  (2)tf.variable_scope():用于生成上下文管理器,创建命名空间,命名空间可以嵌套 2.函数tf.get_variable()既可以创建变量也可以获取变量.控制创建还是获取的开关来自函数tf.variable.scope()中的参数reuse为“True”还是"False",分两种情况进行说明:…

direnv 是一个不错的换将变量管理工具,同时日常的开发测试中我们使用docker-compose 会比较多,一般我们的玩法是 可以再docker-compose 中指定环境变量,可以通过environment 或者.env 文件,或者env_file ,为了学习使用direnv工具 集成了dockerc-compose direnv 安装 参考 direnv 简单使用 docker-compose 环境准备 docker-compose 文件 一个比较简单的nginx web site ,传…

  direnv 是一个基于golang 编写的强大的环境变量管理工具,可以帮助我们简化环境变量管理,而且 支持的平台比较多. 基本使用 下载二进制软件包 https://github.com/direnv/direnv/releases 配置以及集成bash| shell 结合实际,我使用的是zsh 添加path 配置 eval "$(direnv hook bash)" or eval "$(direnv hook zsh)" 试用 $ cd ~/my_proj…

一.Ansible变量管理 1.变量概述 Ansible支持利用变量来存储值,并在Ansible项目的所有文件中重复使用这些值.这可以简化项目的创建和维护,并减少错误的数量 通过变量,可以轻松地在Ansible项目中管理给定环境的动态值 2.变量命令规范 变量只能包含字母.数字和下划线 变量不能以数字开头 3.变量的定义 Ansible项目中可以在多个位置定义变量 Ansible变量的三大范围 全局范围:从命令行或Ansible配置设置的变量 Play范围:在playbook和相关结构中设置的变…

TensorFlow解析常量.变量和占位符 最基本的 TensorFlow 提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算.张量,可理解为一个 n 维矩阵,所有类型的数据,包括标量.矢量和矩阵等都是特殊类型的张量. TensorFlow 支持以下三种类型的张量: 常量:常量是其值不能改变的张量. 变量:当一个量在会话中的值需要更新时,使用变量来表示.例如,在神经网络中,权重需要在训练期间更新,可以通过将权重声明为变量来实现.变量在使用前需要被显示初始化.另外需要注意的是,常量存储在计算图的定义中,…

import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0)) #with tf.variable_scope("foo"): # v = tf.get_variable("v", [1]) with tf.variable_scope(&…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子:当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图…