import tensorflow as tfx=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)print(sess.run(sub))print(sess.run(add))#################分割线##################### #创建一个名...
import tensorflow as tfwith 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("foo", reuse=True):v1 = tf.get_variable("v", [1]) print(v == v1)#with tf.variable_scope("bar", reuse=True):# v = tf.get_variable("v", [1])with tf.variable_scope("root"):print(tf.get_vari...
变量保存到文件import tensorflow as tf import numpy as np # Create two variables. x_data = np.float32([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]) weights = tf.Variable(tf.random_normal([10, 1], stddev=0.35), name="weights") biases = tf.Variable(tf.zeros([1]), name="biases") y = tf.matmul(x_data.reshape((1,-1)), weights)+biases # Add an op to initialize the variables. init_op = tf.global_variables_initializer() saver = ...
1.简介对比分析tf.Variable / tf.get_variable | tf.name_scope / tf.variable_scope的异同2.说明tf.Variable创建变量；tf.get_variable创建与获取变量tf.Variable自动检测命名冲突并且处理；tf.get_variable在没有设置reuse时会报错tf.name_scope没有reuse功能，tf.get_variable在变量冲突时报错；tf.variable_scope有reuse功能，可配合tf.get_variable实现变量共享tf.get_variable变量命名不受tf.name_scope的影响；tf.Variable受...
打开Python Shell，先输入import tensorflow as tf，然后可以执行以下命令。 Tensorflow中的常量创建方法：hello = tf.constant(‘Hello,world!‘, dtype=tf.string) 其中，‘Hello,world!‘是常量初始值；tf.string是常量类型，可以省略。常量和变量都可以去构建Tensorflow中的图。 Tensorflow中变量的创建方法： a = tf.Variable(10, dtype=tf.int32) 其中，10是变量初始值，tf.int32是变量的类型。 Tensorflow...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 1.保存变量 先创建（在tf.Session()之前）saver saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max_to_keep这个保证只保存最后一次training的训练数据然后在训练的循环里面 checkpoint_path = os.path.joi...
python脚本(此代码为线性回归的demo) #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow import saved_model as sm import numpy as np x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data = np.square(x_data) + noise x = tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) Weights_L1 = tf.Variable(tf.ra...
我想在Tensorflow中更新变量,因此我使用tf.while_loop像这样：a = tf.Variable([0, 0, 0, 0, 0, 0] , dtype = np.int16)i = tf.constant(0) size = tf.size(a)def condition(i, size, a):return tf.less(i, size)def body(i, size, a):a = tf.scatter_update(a, i , i)return [tf.add(i, 1), size, a]r = tf.while_loop(condition, body, [i, size, a])这是我正在尝试做的一个例子.发生的错误是AttributeError：’Tensor’对象没有...
我正在尝试一些具有各种超级参数的深度学习实验.我分别为每个超级参数设置构建模型.在训练和评估了第一个超参数设置之后,当我尝试使用第二个设置构建新模型时,它给我一个与变量重用和填充有关的错误. 因此,我想在每次实验后重设会话.我怎样才能做到这一点？ 我已经尝试过tf.reset_default_graph(),但是当我调用sess.run(tf.global_variables_initializer())时,它给了我以下错误：ValueError: Fetch argument cannot be interprete...
我写了一个张量流CNN,它已经训练好了.我希望恢复它以便在几个样本上运行它但不幸的是它吐出来：ValueError: No variables to save我的评估代码可以在这里找到：import tensorflow as tfimport main import Process import Inputeval_dir = "/Users/Zanhuang/Desktop/NNP/model.ckpt-30" checkpoint_dir = "/Users/Zanhuang/Desktop/NNP/checkpoint"init_op = tf.initialize_all_variables() saver = tf.train.Saver()def evaluate(...
默认情况下,变量Tensorflow在float32中.为了节省内存,我正在尝试在float16中运行.在我的图表中,每个我可以将数据类型定义为float16的地方,我做到了.但是,当我运行代码时出现错误 这是我下面的代码.import math import numpy as np import tensorflow as tfvocabulary_size = 10 batch_size = 64 embedding_size = 100 num_inputs =4 num_sampled = 128 graph = tf.Graph()with graph.as_default(): #took out " , tf.device('/cp...
在tensorflow中计算Hessian非常简单：x = tf.Variable([1., 1., 1.], dtype=tf.float32, name="x") f = (x[0] + x[1] ** 2 + x[0] * x[1] + x[2]) ** 2 hessian = tf.hessians(f, x)这正确地返回[[ 8., 20., 4.],[20., 34., 6.],[ 4., 6., 2.]]在我的实际情况中,我不需要使用一个包含三个值的单个变量x,我需要将它分成两个变量：x(保持前两个)和y(保持最后一个).x = tf.Variable([1., 1.], dtype=tf.float32, name="x") y = tf...
假设我有一个Tensor x,其尺寸未在图初始化时定义. 我可以使用以下形状：x_shape = tf.shape(input=x)现在,如果我想基于x_shape中定义的值创建变量,使用：y = tf.get_variable(variable_name="y", shape=[x_shape[0], 10])我得到一个错误,因为传递给参数形状的值必须是int而不是Tensor.如何在不使用占位符的情况下创建这样的动态形状变量？解决方法:您可以使用x.get_shape()：y = tf.get_variable('y', shape=[x.get_shape()[0], 10...
重要说明：我只在笔记本环境中运行此部分,图形定义.我还没有参加过实际的会议. 运行此代码时：with graph.as_default(): #took out " , tf.device('/cpu:0')"saver = tf.train.Saver()valid_examples = np.array(random.sample(range(1, valid_window), valid_size)) #put inside graph to get new words each timetrain_dataset = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size, cbow_window*2 ])train_labels = tf.placeholder(tf...
如何在tensorflow中保存和恢复变量？ 我遇到了问题.我的代码：import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.zeros([2, 2], dtype=tf.float32, name='v1')) saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print sess.run(v1)save_path = saver.save(sess, 'model.ckpt')print "model saved in file:", save_pathv1 = v1 + 1print sess.run(v1)saver = tf.train.import_meta_graph...