tf.add_to_collection(name, value) 此函数将元素添加到列表中 参数: name:列表名.如果不存在,创建一个新的列表 value:元素 tf.get_collection(name) 此函数获取列表 参数: name:列表名 tf.add_n(inputs) 此函数将元素相加并返回 注意:元素类型必须一致,否者报错 tf.add_to_collection('losses', regularizer(weights)) tf.add_n(tf.get_collec…

tf.add_to_collection(name, value)  用来把一个value放入名称是'name'的集合,组成一个列表; tf.get_collection(key, scope=None) 用来获取一个名称是'key'的集合中的所有元素,返回的是一个列表,列表的顺序是按照变量放入集合中的先后;   scope参数可选,表示的是名称空间(名称域),如果指定,就返回名称域中所有放入'key'的变量的列表,不指定则返回所有变量. tf.add_n(inputs, name=None),…

tf.add_to_collection:把变量放入一个集合,把很多变量变成一个列表 tf.get_collection:从一个结合中取出全部变量,是一个列表 tf.add_n:把一个列表的东西都依次加起来 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1], initializer=tf.consta…

https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-4isv2ez3.html tf.trainable_variables返回的是需要训练的变量列表 tf.all_variables返回的是所有变量的列表 import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; v = tf.Variable(tf.constant(0.0,…

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels) #其中logits为神经网络最后一层输出,labels为实际的标签,该函数返回经过softmax转换之后并与实际值相比较得到的交叉熵损失函数的值,该函数返回向量 1.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的例子: import tensorflow as tf logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3…

参考:tensorflow书 1.模型的导出: import tensorflow as tf v1=tf.Variable(tf.constant(2.0),name="v1") v2=tf.Variable(tf.constant(3.0),name="v2") init_op=tf.global_variables_initializer() saver=tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(…

1.tf.ConfigProto tf.ConfigProto一般用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: with tf.Session(config=tf.ConfigProto(),...): # tf.ConfigProto()的参数 log_device_placement=True #是否打印设备分配日志 allow_soft_placement=True #如果你指定的设备不存在,允许TF自动分配设备 tf.Session(config=tf.ConfigP…

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…

tf.global_variables_initializer() 此函数是初始化模型的参数 with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() 当我们训练自己的神经网络的时候,无一例外的就是都会加上这一句 tf.global_variables_initializer().run() 或者 sess.run(tf.global_variables_initializer())…

tf.control_dependencies(control_inputs) 此函数指定某些操作执行的依赖关系 返回一个控制依赖的上下文管理器,使用 with 关键字可以让在这个上下文环境中的操作都在 control_inputs 执行 with tf.control_dependencies([a, b]): c = .... d = ... 在执行完 a,b 操作之后,才能执行 c,d 操作.意思就是 c,d 操作依赖 a,b 操作 with tf.control_dependencies…