Video: Hvordan initialiserer du en TensorFlow -variabel?
2024 Forfatter: Stanley Ellington | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-16 00:15
Til initialisere et nyt variabel fra værdien af en anden variabel brug den anden variabelens initialized_value () egenskab. Du kan bruge initialiseret værdi direkte som startværdien for det nye variabel , eller du kan bruge den som enhver anden tensor at beregne en værdi for den nye variabel.
Hvad er i denne forbindelse en TensorFlow -variabel?
EN TensorFlow variabel er den bedste måde at repræsentere delt, vedvarende tilstand manipuleret af dit program. Variabel repræsenterer en tensor, hvis værdi kan ændres ved at køre ops på den. Specifikke ops giver dig mulighed for at læse og ændre værdierne for denne tensor. Biblioteker på højere niveau som tf. keras bruger tf.
Ved også, hvordan genbruger du variabler i TensorFlow? Sidste ord
- genbrug betyder at dele den samme variabel mellem forskellige objekter.
- Hvis du vil dele en variabel, anden gang du henviser til det, skal du eksplicit angive “genbrug = sand” i variabelomfanget af den variabel, du vil genbruge, eller.
- indstil variablen omfang til "genbrug=tf. AUTO_REUSE"
Ud over ovenstående, hvordan udskriver jeg en TensorFlow -variabel?
[A]: Til Print værdien af en tensor uden at returnere den til dit Python-program, kan du bruge tf. Print () -operatør, som Andrzej foreslår i et andet svar. Bemærk, at du stadig skal køre en del af grafen for at se output fra denne op, som udskrives til standardoutput. Hvis du kører distribueret TensorFlow , tf.
Hvad er TF Global_variables_initializer ()?
global_variables_initializer () i en session vil dine variabler holde de værdier, du fortalte dem at holde, når du erklærer dem ( tf . Variabel ( tf . Variabel () tilføjer flere ops til grafen: En variabel op, der holder variabelværdien. En initialiseringsop, der sætter variablen til dens startværdi.
Anbefalede:
Hvordan gemmer du en TensorFlow-graf?
TensorFlow gemmer i/indlæser en graf fra en fil Gem modellens variabler i en checkpoint fil (. ckpt) ved hjælp af en tf. Gem en model i en. pb-fil og indlæs den igen ved hjælp af tf. Indlæs en model fra en. Frys grafen for at gemme grafen og vægtene sammen (kilde) Brug as_graph_def() for at gemme modellen, og for vægte/variabler kortlægges dem i konstanter (kilde)
Hvordan betjener du en TensorFlow-model?
For at betjene en Tensorflow-model skal du blot eksportere en SavedModel fra dit Tensorflow-program. SavedModel er et sprogneutralt, gendanbart, hermetisk serialiseringsformat, der gør det muligt for systemer og værktøjer på højere niveau at producere, forbruge og transformere TensorFlow-modeller
Hvad er.PB fil TensorFlow?
Pb står for protobuf. I TensorFlow indeholder protbuf-filen grafdefinitionen såvel som modellens vægte. En pb-fil er således alt hvad du behøver for at kunne køre en given trænet model. Givet en pb-fil, kan du indlæse den som følger
Hvordan genbruger du variabler i TensorFlow?
Afsluttende ord genbrug betyder at dele den samme variabel mellem forskellige objekter. Hvis du vil dele en variabel, anden gang du henviser til det, skal du udtrykkeligt angive "genbrug=Sand" i variabelområdet for den variabel, du vil genbruge, eller. indstil variablen omfang til "genbrug=tf.AUTO_REUSE"
Hvordan viser du en TensorFlow-graf?
For at se din egen graf skal du køre TensorBoard og pege den på opgavens logbibliotek, klikke på graffanen i den øverste rude og vælge den relevante kørsel ved hjælp af menuen i øverste venstre hjørne