在程序中定义变量很简单,只要定义一个变量名就可以,但是tensorflow有点类似在另外一个世界,因此需要通过当前的世界中跟tensorlfow的世界中进行通讯,来告诉tensorflow的世界中定义了一个变量,这个通讯的空间就是tf类,看个例子就应该能明白: import tensorflow as tf state = tf.Variable(0) print(state.name) 这里定义了一个tensorflow变量,并且设置了一个初始值0,在tensorflow世界中每个变量也有其相…

tensorflow变量: 1.神经网络中的参数权重,偏置等可以作为张量保存到tensorflow的变量中 2.tensorflow变量必须被初始化 3.可被保存到文件中,下次使用重新加载即可 tensorflow说明: tensorflow是一张运算图,用tf.Session运行这张图就得到输出结果 其中这张运算图由节点和带箭头的线组成: 节点表示运算操作,例如+,-等 带箭头的线表示执行运算操作的数据 上图,add表示加法操作,俩个箭头线表示两个相加的数据…

import tensorflow as tf x=tf.Variable([1,2]) a=tf.constant([3,3]) sub=tf.subtract(x,a) #增加一个减法op add=tf.add(x,sub) #增加一个加法op #注意变量再使用之前要再sess中做初始化,但是下边这种初始化方法不会指定变量的初始化顺序 init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init…

创建秩为1的张量 # create a rank1 tensor object import tensorflow as tf mystr = tf.Variable(["Hello"], tf.string) cool_numbers = tf.Variable([3.14159, 2.71828], tf.float32) first_primes = tf.Variable([2, 3, 5, 7, 11], tf.int32) its_very_complicated = tf…

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题. 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,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,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制. 变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variab…

https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example/sparse-tensor-classification/train-validate.py 当你需要train的过程中validate的时候,如果用placeholder来接收输入数据 那么一个compute graph可以完成这个任务.如果你用的是TFRec…

在TensorFlow中变量的作用是保存和更新神经网络中的参数,需要给变量指定初始值,如下声明一个2x3矩阵变量 weights =tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1)) 在这段代码中tf.random_normal([2,3], stddev=1)会产生一个2x3的矩阵,矩阵中的元素是均值为0,标准差为2的随机数.tf.random_normal()可以通过参数mean来指定平均值,不指定默认0. 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.ra…

0x00 压安装jdk 在shell终端下进入jdk-6u14-linux-i586.bin文件所在目录, 执行命令 ./jdk-6u14-linux-i586.bin 这时会出现一段协议,连继敲回车,当询问是否同意的时候,输入yes,回车.之后会在当前目录下生成一个jdk1.6.0_14目录,你可以将它复制到 任何一个目录下. 0x01 需要配置的环境变量 1. PATH环境变量.作用是指定命令搜索路径,在shell下面执行命令时,它会到PATH变量所指定的路径中查找看是否能找到相应的命令程序…

举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数.当模型复杂的时候共享变量会无比复杂. 官网给了一个case,当创建两层卷积的过滤器时,每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量,但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量,一共有4个变量:conv1_weights,conv1_biases,conv2_weights, and conv2_biases. 通常的做法是将这些变量设置为全局变量.但是存在的问题是打破封装性,这些变量必须文档化被其他代码文件引用,一旦代码变化,调用方也可能需要…

Minist数据集:MNIST_data 包含四个数据文件 一.方法一:经典方法 tf.matmul(X,w)+b import tensorflow as tf import numpy as np import input_data import time #define paramaters learning_rate=0.01 batch_size=128 n_epochs=900 # 1.read from data file #using TF learn built in func…

import tensorflow as tf # 在不同的变量域中调用conv_relu,并且声明我们想创建新的变量 def my_image_filter(input_images): with tf.variable_scope("conv1"): # Variables created here will be named "conv1/weights" ,"conv1/biases" relu1 = conv_relu(input_im…

# sharing variables # Tensorflow supports two ways of sharing variables # 1.Explicitly passing tf.Variable objects around # 2.Implicitly wrapping tf.Variable objects within tf.variable_scope objects # For example , let's write a function to create a…

#一个tensorflow程序断开的部分可能要创建变量 # 如果有一种方法来访问所有的变量是非常有用的 #因为这个原因TensorFlow提供了集合,是一些张量的集合 #或者是其他的对象,就像tf.Variable 实例一样 # 默认情况下 tf.Variable 对象被放置在下面的两个集合中 # tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES #变量可以在多个设备之间被分享 # tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES # TensorFlow会自动对上面集…

import tensorflow as tf rank_three_tensor = tf.ones([3, 4, 5]) # 创建一个[3,4,5]大小的张量,3行4列,每个位置上有五个元素 matrix = tf.reshape(rank_three_tensor, [6, 10]) # 将当前变量reshape成[6,10]个大小的变量 matrixB = tf.reshape(matrix, [3, -1]) # 将现有内容改造成3×20矩阵.-1指定这个维度的元素个数根据其他维度的元…

tensorFlow 基础见前博客 逻辑回归广泛应用在各类分类,回归任务中.本实验介绍逻辑回归在 TensorFlow 上的实现 理论知识回顾 逻辑回归的主要公式罗列如下: 激活函数(activation function): 损失函数(cost function): 其中 损失函数求偏导(derivative cost function): 训练模型 数据准备 首先我们需要先下载MNIST的数据集.使用以下的命令进行下载: wget https://devlab-1251520893.cos.…

分析一下 TensorFlow 的文件结构.这里的源代码版本是 TensorFlow1.7.0 . 目录结构如下: 其中的核心目录是 tensorflow 目录,最重要的源代码保存在这里,目录结构如下: 1.contrib 目录中保存的是将常用的功能封装成的高级 API,但是这个目录并不是官方支持的,很有可能在高级 API 完善后被官方迁移到核心的 TensorFlow 目录中或去掉. 2.core 目录中保存的都是 C 语言文件,是 TensorFlow 的原始实现. 3.examples 目…

一:用于当前终端: export PATH=$PATH:<你的要加入的路径> 此方式仅用于当前终端,一旦该终端关闭,则配置失效 二:用于当前用户: vi ~/.bashrc 然后加入:export PATH=<你的要加入的路径>:$PATH 该用户每次登陆均有效 三:用于所有用户: sudo vi /etc/profile 加入:export PATH=<你要加入的路径>:$PATH linux 安装openssl 地址:https://blog.csdn.net/qq…

import tensorflow as tf v = tf.get_variable("v", shape=(), initializer=tf.zeros_initializer()) assignment = v.assign_add(1) # Because variables are mutable # it's sometimes useful to know what version of a variable's value is being used # at any…

# To use the value of a tf.Variable in a Tesnorflow graph , simply treat it like a normal tf.Tensor import tensorflow as tf v = tf.get_variable("v", shape=(), initializer=tf.zeros_initializer()) w = v + 1 # w is a tf.Tensor which is computed bas…

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(&…

用到变量名了,就涉及到了名字域的概念.通过不同的域来区别变量名,毕竟给所有变量都直接取不同名字还是有点辛苦的. 主要是name_scope和variable_scope,name_scope 作用于操作,variable_scope 可以通过设置reuse 标志以及初始化方式来影响域下的变量.当然还有个更直观的感受就是:在tensorboard 里可视化的时候用名字域进行封装后会更清晰. 之所以设置name_scope和variable_scope,主要是因为 变量共享 的需求.而这就不得不谈到…

1 标识符概念 1) Scala 对各种变量.方法.函数等命名时使用的字符序列称为标识符 2) 凡是自己可以起名字的地方都叫标识符 2 标识符的命名规则 Scala中的标识符声明,基本和Java是一致的,但是细节上会有所变化. 1) 首字符为字母,后续字符任意字母和数字,美元符号,可后接下划线_ 2) 数字不可以开头. 3) 首字符为操作符(比如+ - * / ),后续字符也需跟操作符 ,至少一个 4) 操作符(比如+-*/)不能在标识符中间和最后. 5) 用反引号`....`包括的任意字符串,…

import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.range(1,7) a = tf.reshape(a,[2,3]) b = tf.constant([[2],[2],[2]]) #b = tf.reshape(b,[1,-1]) c = tf.matmul(a,b) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a))…

https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/78636137 关于张量tensor的介绍 import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.convert_to_tensor([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) y = tf.constant([1,2,3,4,5,6], shape = [2,3]) z = tf.constant(-1, shape=[3,3]) a1 = tf.…

简介 TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法. 我们使用tf.Variable类操作变量.tf.Variable表示可通过其运行操作来改变其值的张量.与tf.Tensor对象不同,tf.Variable存在于的单个session.run调用的上下文之外. 在TensorFlow内部,tf.Variable会存储持久性张量.具体op允许您读取和修改此张量的值.这些修改在多个tf.Session之间是可见的,因此对于一个tf.Variable,多个工作器可以看到相同的值. 创…

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.…

TensorFlow 模型保存与恢复 一个快速完整的教程,以保存和恢复Tensorflow模型. 在本教程中,我将会解释: TensorFlow模型是什么样的? 如何保存TensorFlow模型? 如何恢复预测/转移学习的TensorFlow模型? 如何使用导入的预先训练的模型进行微调和修改? 这个教程假设你已经对神经网络有了一定的了解.如果不了解的话请查阅相关资料. 1. 什么是TensorFlow模型? 训练了一个神经网络之后,我们希望保存它以便将来使用.那么什么是TensorFlow模型?…

跟着网易云课堂上面的免费公开课深度学习应用开发Tensorflow实践学习,学到线性回归这里感觉有很多需要总结,梳理记录下阶段性学习内容. 题目:通过生成人工数据集合,基于TensorFlow实现y=2*x+1线性回归 使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤 (1)准备数据 (2)构建模型 (3)训练模型 (4)进行预测 #线性回归问题 #******************一.准备数据:********************** #生成人工数据集 # 在Jupter中,使用ma…

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,每次加载图时都会加载相关变量.换句话说,…

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,…