1. tf.Variable()W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>)1用于生成一个初始值为initial-value的变量.必须指定初始化值 2.tf.get_variable() W = tf.get_variable(name, shape=None, dtype=tf.float32, initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collecti…

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…

y = tf.tile(tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis], [2,3]) # tf.tile(input,[a,b]) 输入数据,按照对应维度将矩阵重复a次和b次 y1=tf.range(2, dtype=tf.int32)y2=tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis] # 将一维度矩阵增加一维度,列为1sess=tf.Session()a=sess.run(y)print(a)b=sess.run(…

(1)tf.multiply是点乘,即Returns x * y element-wise. (2)tf.matmul是矩阵乘法,即Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b.…

import tensorflow as tfimport numpy as npsess=tf.Session()a=np.ones((5,6))c=tf.cast(tf.reduce_sum(a, axis=1),tf.bool) # tf.reduce_sum 表示按照axis方向求和c=sess.run(c)print('c=',c)print('c.shape',c.shape)k=tf.where(c) # 因为返回的是索引值为列表中k=sess.run(k)print('k=',k…

tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None) 函数就是随机地将张量沿第一维度打乱 value:将被打乱的张量. seed:一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子. name:操作的名称. 代码如下: import tensorflow as tfsess=tf.Session()d=[1,2,3,4,5,6]positive_indices = tf.random_shuffle(d)[:3] # 只取0,1的元素positive_i…

tf.Variable(<initial - value>,name=<optional - name>) 此函数用于定义图变量.生成一个初始值为initial - value的变量. tf.get_variable(name,shape,dtype,initializer,trainable) 此函数用于定义图变量.获取已经存在的变量,如果不存在,就新建一个 参数: name:名称 shape:数据形状. dtype:数据类型.常用的tf.float32,tf.float64等数…

tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable(创建变量)与tf.get_variable(创建变量 或 复用变量) TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 变量可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.…

详细解决方法见链接:https://stackoverflow.com/questions/39808336/tensorflow-bidirectional-dynamic-rnn-none-values-error 主要原因:tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()中的参数sequence_length必须设置 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数详情链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/…

内存卡(TF或其它)的标准 来源 https://zh.wikipedia.org/wiki/SDXC 一般的内存卡是SD2.0的规范的,就是 Class10(10M/sec)或低于 Class10 标准的 ,它的写入速率在 10~13M/秒,读取速率是 20~50M/秒,这个速率基本在 USB2.0(60M/s)的范围.在使用 USB3.0的读卡器时,它的读写速率主要看所使用的内存卡和插入对应的接口是USB2.0的还是USB3.0.要能体现出 USB3.0的读卡器的特效,使用 SD3.0 (U…

1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes 第二个参数labels:实际的标签,大小同上 具体的执行流程大概分为两步: 第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax,这一步通常…

网络层中变量存在两个问题: 随着层数的增多,导致变量名的增多: 在调用函数的时候,会重复生成变量,但他们存储的都是一样的变量.   tf.variable不能解决这个问题. 变量作用域使用tf.variable_scope和tf.get_variable完美解决了上边的这个问题. 网络层数很多,但一般结构就那么几种.我们使用tf.get_variable方法,变量会在前边加上作用域,类似于文件系统中的“/”. tf.get_variable在第二次使用某个变量时,可以用reuse=True来共享…

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型).或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要. ==因此,tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个…

1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.Variable的功能基本等价…

每次调用 tf.Variable() 都会产生一个新的变量,变量名称是一个可选参数,运行命名相同,如果命名冲突会根据命名先后对名字进行处理, tf.get_variable()的变量名称是必填参数,tf.get_variable()会根据这个参数去创建或者获取变量.遇到重命名的变量创建且变量名没有设置成共享变量(所谓的共享是指在同一参数空间下的共享,参数空间名称不一样就不能共享了)时,就会报错.…

https://blog.csdn.net/qq_22522663/article/details/78729029 1. tf.Variable与tf.get_variabletensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过…

tensorflow中有很多需要变量共享的场合,比如在多个GPU上训练网络时网络参数和训练数据就需要共享. tf通过 tf.get_variable() 可以建立或者获取一个共享的变量. tf.get_variable函数的作用从tf的注释里就可以看出来-- 'Gets an existing variable with this name or create a new one'. 与 tf.get_variable 函数相对的还有一个 tf.Variable 函数,两者的区别是: tf.Va…

ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时,重复运行程序会报以上的ValueError错误,这是因为第二次运行时,内存中已经存在名字相同的层或者参数,发生了冲突,所以会提示…

1.tf.Variable() tf.Variable(initializer,name) 功能:tf.Variable()创建变量时,name属性值允许重复,检查到相同名字的变量时,由自动别名机制创建不同的变量. 参数: initializer:初始化参数: name:可自定义的变量名称 举例: import tensorflow as tf v1=tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3],mean=0,stddev=1),name='v1') v2=t…

TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…

我已用随机生产函数取模拟5张图片各有8个box的坐标值,而后验证batch_slice()函数的意义.由于inputs_slice = [x[i] for x in inputs] output_slice = graph_fn(*inputs_slice)代码一时蒙蔽,故而对其深入理解,如下: 代码如下: import tensorflow as tfimport randomimport numpy as npsess=tf.Session()input=np.array([random.r…

[https://blog.csdn.net/u013921430 转载] slim是一种轻量级的tensorflow库,可以使模型的构建,训练,测试都变得更加简单.在slim库中对很多常用的函数进行了定义,slim.arg_scope()是slim库中经常用到的函数之一.函数的定义如下: @tf_contextlib.contextmanager def arg_scope(list_ops_or_scope, **kwargs): """Stores the defaul…

以下程序的输出结果是( ). using System; namespace HoverTreeTikuConsole { class Program { static void Main(string[] args) { MyStruct s1 = , ); s1.x = ; s1.Sum(); Console.ReadLine(); } } /// <summary> /// http://hovertree.com/h/bjaf/g8bsql7s.htm /// </summary…

位运算符允许对整型数中指定的位进行求值和操作. 位运算符 例子 名称 结果 $a & $b And(按位与) 将把 $a 和 $b 中都为 1 的位设为 1. $a | $b Or(按位或) 将把 $a 和 $b 中任何一个为 1 的位设为 1. $a ^ $b Xor(按位异或) 将把 $a 和 $b 中一个为 1 另一个为 0 的位设为 1. ~ $a Not(按位取反) 将 $a 中为 0 的位设为 1,反之亦然. $a << $b Shift left(左移) 将 $a 中的位…

<button id="btn">点击我</button> <div id="test"></div> 如果页面加载完后要立即输出想要的效果可有有trigger()方法实现: 1.在bind事件后面执行trigger("事件名称")或者事件名称() <script type="text/javascript"> $(function(argument) { $(&qu…

父进程通过fork()函数创建子进程,将父进程数据段和栈的内容拷贝到子进程中,子进程执行程序execve创建新程序,调用exit函数退出到等待wait(),挂起父进程, 父子进程享用相同的程序文本段. 在父进程中,fork 新创建进程的进程id,在子进程中返回0,失败-1, 如果子进程更新了文件偏移量,那么这种改变也会影响到父进程的文件描述符, mkstemp函数在系统中以唯一的文件名创建一个文件并打开,而且只有当前用户才能访问这个临时文件,并进行读.写操作. mkstemp函数只有一个参数,这…

今天在使用setInterval()时,发现了一个有意思的事情 代码如下: var box=document.getElementById("box");//获取id为“box”的元素 var t=document.getElementById("top");//获取id为“t”的元素 var b=document.getElementById("bottom");//获取id为“ b”的元素 var a=0;//定义变量a function f…

今天在学习DOM节点操作时,发现了创建DOM节点的createElement()方法的一个有意思的现象. 代码如下: var box=document.getElementById("box");//假设网页中已经有个ID为box的元素: var bbb=document.getElementById("bbb");//假设网页中已经有个ID为box的元素; var aaa=document.createElement("div");//创建一个…

JavaScript join() 方法 定义和用法 join() 方法用于把数组中的所有元素放入一个字符串. 元素是通过指定的分隔符进行分隔的. 语法 arrayObject.join(separator) 参数 描述 separator 可选.指定要使用的分隔符.如果省略该参数,则使用逗号作为分隔符. 返回值 返回一个字符串.该字符串是通过把 arrayObject 的每个元素转换为字符串,然后把这些字符串连接起来,在两个元素之间插入 separator 字符串而生成的. 以上内容摘自w3s…

JSON是一个提供了stringify和parse方法的内置对象,前者用于将js对象转化为符合json标准的字符串,后者将符合json标准的字符串转化为js对象,本文为大家介绍下转义字符对JSON.parse方法的影响   按照ECMA262第五版中的解释,JSON是一个提供了stringify和parse方法的内置对象,前者用于将js对象转化为符合json标准的字符串,后者将符合json标准的字符串转化为js对象.json标准参考<a href="http://json.org/&quo…