https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/78879620 一般来说,打印tensorflow变量的函数有两个:tf.trainable_variables () 和 tf.all_variables()不同的是:tf.trainable_variables () 指的是需要训练的变量tf.all_variables() 指的是所有变量 一般而言,我们更关注需要训练的训练变量:值得注意的是,在输出变量名时,要对整个graph进行初始化 一.打印…

tf.trainable_variables返回的是可以用来训练的变量列表 tf.all_variables返回的是所有变量的列表…

tf.trainable_variables()  返回的是 所有需要训练的变量列表 tf.all_variables() 返回的是 所有变量的列表 v = tf.Variable(0, name='v') v1 = tf.Variable(tf.constant(5, shape=[1], dtype=tf.float32), name='v1') global_step = tf.Variable(6, name='global_step', trainable=False) # 声明不是训…

import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

训练一个简单的回归网络 基础的函数如下: # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np np.random.seed(0) # 卷积权重初始化 def weight(shape): return tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1), name ='W') # 偏差值初始化 def bias(shape): return tf.Variable(tf.consta…

TF的模型文件 标签(空格分隔): TensorFlow Saver tensorflow模型保存函数为: tf.train.Saver() 当然,除了上面最简单的保存方式,也可以指定保存的步数,多长时间保存一次,磁盘上最多保有几个模型(将前面的删除以保持固定个数),如下: 创建saver时指定参数: saver = tf.train.Saver(savable_variables, max_to_keep=n, keep_checkpoint_every_n_hours=m) 其中: sava…

转自:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/GradientDescentOptimizer 1.tf.train.GradientDescentOptimizer 其中有函数: 1.1apply_gradients apply_gradients( grads_and_vars, global_step=None, name=None ) Apply gradients to variables. This is the sec…

1.定义 tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn) #model_fn是一个方法 2.定义model_fn: def model_fn_builder(self, bert_config, num_labels, init_checkpoint): """ :param bert_config: :param num_labels: :param init_checkpoint: :param learning_rate: :para…

转载:https://blog.csdn.net/gaoyueace/article/details/79079068 例如: #在名字为ae的命名空间内创建变量 with tf.variable_scope('ae'): Y_pred, Y_pred_modi = self.ae_u(X) with tf.variable_scope('dis'): XY_real_pair = self.dis(X, Y) with tf.variable_scope('dis',reuse=True):…