TF：Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能—Jason niu

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#TF:Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='Parameter_name_counter') #print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) update = tf.assign(state, new_value) init = tf.global_variables_initia…

TF之NN：matplotlib动态演示深度学习之tensorflow将神经网络系统自动学习并优化修正并且将输出结果可视化—Jason niu

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) +…

TF之RNN：TF的RNN中的常用的两种定义scope的方式get_variable和Variable—Jason niu

# tensorflow中的两种定义scope(命名变量)的方式tf.get_variable和tf.Variable.Tensorflow当中有两种途径生成变量 variable import tensorflow as tf #T1法 tf.name_scope() with tf.name_scope("a_name_scope"): initializer = tf.constant_initializer(value=1) #定义常量 var1 = tf.get_variab…

TF：TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值—Jason niu

#TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值 import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) #TF一般只能处理float32的数据类型 input2 = tf.placeholder(tf.float32) #ouput = tf.mul(input1, input2) ouput = tf.multiply(input1, input2) #定义两个变量相乘 w…

swift 有道翻译文档(1 定义变量常量,数组字典)

使用let来创建常量,使用var来创建变量.一个常量的值在编译时不需要知道,但是您必须为它指定一个值一次.这意味着您可以使用常量来命名一个您确定一次的值,但是在许多地方使用它.var myVariable = 42myVariable = 50let myConstant = 42 常量或变量的类型必须与要赋给它的值相同.然而,您不必总是显式地编写类型.在创建常量或变量时提供一个值,让编译器推断其类型.在上面的例子中,编译器推断myVariable是一个整数,因为它的初始值是一个整数.如果初始值…

python的学习笔记01_2变量常量注释用户交互格式化输出

变量是什么? 变量的作用 Variables are used to store information to be referenced and manipulated in a computer program. They also provide a way of labeling data with a descriptive name, so our programs can be understood more clearly by the reader and ourselves…

tensorflow 使用 1 常量，变量

import tensorflow as tf #创建一个常量 op 一行二列 m1 = tf.constant([[3, 3]]) #创建一个常量 op 二行一列 m2 = tf.constant([[2], [3]]) # 创建一个矩阵乘法 op, 把 m1,m3 传入 prod = tf.matmul(m1, m2) print(prod) # 调用 session 方法来执行矩阵乘法 op # sess = tf.Session() # res = sess.run(prod) # pr…