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...
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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...
假设我训练了TensorFlow模型并保存它,现在有一个不同的模型,我想在模型中的某些层中使用保存模型中的一些权重(它们具有相同的形状).
现在,我能够找到如何从模型中保存特定变量(具有特定名称),但我无法找到任何按名称恢复这些变量的示例.
例如,假设在我保存的模型中,我保存了称为“v1”的张量(具有某种形状).现在在我的新模型中,我有一个称为“v2”的权重张量(它具有与“v1”张量相同的形状).现在我想将保存的变量“v1”加载到我的“...
编辑：尝试了几件事之后,我在代码中添加了以下内容：with tf.Session(graph=self.graph) as session:session.run(tf.initialize_all_variables())try:session.run(tf.assert_variables_initialized())except tf.errors.FailedPreconditionError:raise RuntimeError("Not all variables initialized!")现在,偶尔会失败,即tf.assert_variables_initialized()将引发FailedPreconditionError,即使在它之前,也执行了tf.initialize_all_v...
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...
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...
