Video: Hur initierar du en TensorFlow -variabel?
2024 Författare: Stanley Ellington | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-16 00:23
Till initiera en ny variabel från värdet av en annan variabel använda den andra variabel egenskapen initialized_value (). Du kan använda initieras värde direkt som det ursprungliga värdet för det nya variabel , eller så kan du använda den som vilken som helst annan tensor att beräkna ett värde för det nya variabel.
Vad är i detta avseende en TensorFlow -variabel?
A TensorFlow -variabel är det bästa sättet att representera delat, ihållande tillstånd som manipuleras av ditt program. Variabel representerar en tensor vars värde kan ändras genom att köra ops på den. Specifika operationer låter dig läsa och ändra värdena för denna tensor. Högre nivå bibliotek som tf. keras använder tf.
Vet också, hur återanvänder du variabler i TensorFlow? Slutord
- återanvändning innebär att dela samma variabel mellan olika objekt.
- Om du vill dela en variabel, andra gången du hänvisar till det, måste du uttryckligen ange “återanvändning = sant” i variabelns omfång för variabeln som du vill återanvända, eller.
- ställ in variabelomfånget till”återanvändning = tf. AUTO_REUSE”
Utöver ovan, hur skriver jag ut en TensorFlow -variabel?
[A]: Till skriva ut värdet av en tensor utan att returnera den till ditt Python-program, kan du använda tf. Skriva ut () operatör, som Andrzej föreslår i ett annat svar. Observera att du fortfarande behöver köra en del av grafen för att se resultatet av denna operation, som skrivs ut till standardutdata. Om du kör distribuerad TensorFlow , tf.
Vad är TF Global_variables_initializer ()?
global_variables_initializer () i en session kommer dina variabler att hålla de värden du sa till dem att hålla när du deklarerar dem ( tf . Variabel( tf . Variabel () lägger till flera ops i grafen: En variabel op som håller variabelns värde. En initieringsoperatör som sätter variabeln till dess initiala värde.
Rekommenderad:
Hur sparar man en TensorFlow-graf?
TensorFlow spara i/ladda en graf från en fil Spara modellens variabler i en kontrollpunktsfil (.ckpt) med hjälp av en tf. Spara en modell i en. pb-fil och ladda tillbaka den med tf. Ladda in en modell från en. Frys grafen för att spara grafen och vikterna tillsammans (källa) Använd as_graph_def() för att spara modellen, och för vikter/variabler, mappa dem till konstanter (källa)
Hur servar du en TensorFlow-modell?
För att tjäna en Tensorflow-modell, exportera helt enkelt en SavedModel från ditt Tensorflow-program. SavedModel är ett språkneutralt, återställbart, hermetiskt serialiseringsformat som gör det möjligt för system och verktyg på högre nivå att producera, konsumera och transformera TensorFlow-modeller
Vad är.PB-fil TensorFlow?
Pb står för protobuf. I TensorFlow innehåller protbuf-filen grafdefinitionen såväl som modellens vikter. En pb-fil är alltså allt du behöver för att kunna köra en given tränad modell. Med tanke på en pb-fil kan du ladda den enligt följande
Hur återanvänder man variabler i TensorFlow?
Slutord återanvändning betyder att man delar samma variabel mellan olika objekt. Om du vill dela en variabel, andra gången du hänvisar till det, måste du uttryckligen ange "reuse=True" i variabelomfånget för variabeln som du vill återanvända, eller. ställ in variabeln omfattning till "reuse=tf.AUTO_REUSE"
Hur visar man en TensorFlow-graf?
För att se din egen graf, kör TensorBoard och pekar på jobbets loggkatalog, klicka på graffliken i den övre rutan och välj lämplig körning med hjälp av menyn i det övre vänstra hörnet