tf.InteractiveSession和tf.Session的區別
tf.InteractiveSession:可以在執行圖的時候,插入新的圖,可以方便的使用可互動環境來執行
用法:
sess = tf.InteractiveSession() a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b # We can just use 'c.eval()' without passing 'sess' print(c.eval()) sess.close()
tf.Session:先用操作構建好圖後,再建立session,再執行圖。
用法:
# Build a graph.
a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b # Launch the graph in a session. sess = tf.Session() # Evaluate the tensor `c`. print(sess.run(c))
相關推薦
tf.InteractiveSession和tf.Session的區別
tf.InteractiveSession:可以在執行圖的時候,插入新的圖,可以方便的使用可互動環境來執行 用法: sess = tf.InteractiveSession() a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b # We can jus
TensorFlow入門:tf.InteractiveSession()與tf.Session()區別
tf.InteractiveSession():它能讓你在執行圖的時候,插入一些計算圖,這些計算圖是由某些操作(operations)構成的。這對於工作在互動式環境中的人們來說非常便利,比如使用IPython。 tf.Session():需要在啟動session之前構建
tf.InteractiveSession()與tf.Session()
ont ipy 運行 rac 構建 pytho class log gpo tf.InteractiveSession():它能讓你在運行圖的時候,插入一些計算圖,這些計算圖是由某些操作(operations)構成的。這對於工作在交互式環境中的人們來說非常便利,比如使用IP
tensorflow中tf.random_normal和tf.truncated_normal的區別
tensorflow中tf.random_normal和tf.truncated_normal的區別 原創 2017年06月24日 15:31:01 9322 1、tf.truncated_normal使用方法 tf
【tensorflow】tf.get_variable()和tf.Variable()的區別
1.tf.Variable() tf.Variable(initial_value, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, name=None) ##initial_value為變數的初始值 tf.get
tf.variable_scope和tf.name_scope的區別
f.variable_scope可以讓變數有相同的命名,包括tf.get_variable得到的變數,還有tf.Variable的變數 tf.name_scope可以讓變數有相同的命名,只是限於tf.Variable的變數 import tensorflow as tf;
【tensorflow 學習】tf.get_variable()和tf.Variable()的區別
1. tf.Variable() W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 用於生成一個初始值為initial-value的變數。必須指定初始化值 2.tf.get_variab
tensorflow學習(一)——有關tensorflow不同層的使用(tf.nn 和tf.layers以及tf.contrib.layers)的簡單區別
小trick: 對於使用tf.layers建立的神經網路,如果想要對loss函式進行正則話,可以採用如下方式[1]: 但是該方法不適用於程式設計者自己定義不同層的正則化。 l2 = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(var) for var in tf.t
tensorflow:tf.reduce_mean()和tf.reduce_sum()
一,tensorflow中有一類在tensor的某一維度上求值的函式。如: 求最大值tf.reduce_max(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 求平均值tf.reduce_mean(input
TensorFlow學習(二):tf.random_normal() 和 tf.random_unform()
1. tf.random_normal() #正態分佈 tf.random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) Args:
tf.shape和tf.less
tf.shape返回張量的形狀 tf.less返回兩個張量各元素比較(x<y)得到的真假值組成的張量 import tensorflow as tf A=[[1,2,3]] t = tf.shape(A) i=[3,2] r = tf.less(i, t) with tf.Sessio
tf.stride_slice和tf.slice的使用簡介
tf.stride_slice(data, begin, end) tf.slice(data, begin, end) 兩者都是用於切割矩陣,不同點在於slice的end索引是閉區間,stride_slice的end索引是開區間,所以一個截掉最後一列的小技巧是用stride_slice
tf.add_to_collection,tf.get_collection和tf.add_n的用法
tf.add_to_collection:把變數放入一個集合,把很多變數變成一個列表 tf.get_collection:從一個結合中取出全部變數,是一個列表 tf.add_n:把一個列表的東西都依次加起來 例如: import tensorflow as tf;
tensorflow基礎知識(六) tensor變數 tf.Variable與tf.get_variable和tf.variable_scope
tensorflow中的變數 1 tf.Variable與tf.get_variable建立變數 2 tf.variable_sco
使用估算器、tf.keras 和 tf.data 進行多 GPU 訓練
文 / Zalando Research 研究科學家 Kashif Rasul 來源 | TensorFlow 公眾號 與大多數 AI 研究部門一樣,Zalando Research 也意識到了對創意進行嘗試和快速原型設計的重要性。隨著資料集變得越來越龐大,
tf.read_file和tf.image.decode_jpeg處理圖片
最近在做影象處理,發現了一個很有意思的事情,特此記錄: 已知"F:\Basketball\0001.jpg"是彩色影象,"F:\Car1\0001.jpg"是灰度影象,但是使用cv2.imread()讀進來的shape都是三通道。。。 兩幅圖片的原圖分別如圖所示
tf.shape()和tf.reshape()
一、tf.shape() tf.shape(input,name=None,out_type=tf.int32) 引數 (1)input:輸入張量或稀疏張量; (2)name:命名; (3)o
tensorflow 之 tf.shape() 和 tf.get_shape() 及 tf.concat()
1、用法:tf.shape( input, out_type, name=None ) input:可以是tensor,list,arrray。 out_type:可選,tf.int32 和 tf.int64;預設 tf.int32。 name:操作的名稱(可選) 返回
TF, IDF和TF-IDF
在相似文字的推薦中,可以用TF-IDF來衡量文章之間的相似性。 一、TF(Term Frequency) TF的含義很明顯,就是詞出現的頻率。 公式: 在算文字相似性的時候,可以採用這個思路,如果兩篇文章高頻詞很相似,那麼就可以認定兩片文章很相似。 二、IDF(I
tensorflow 生成隨機數 tf.random_normal 和 tf.random_uniform 和 tf.truncated_normal 和 tf.random_shuffle
____tz_zstf.random_normal從正態分佈中輸出隨機值。.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None).shape:一個一維整數張量或Python陣