Video: Hvordan initialiserer du en TensorFlow -variabel?
2024 Forfatter: Stanley Ellington | [email protected]. Sist endret: 2023-12-16 00:21
Til initialisere en ny variabel fra verdien av en annen variabel bruke den andre variabelen initialized_value () egenskap. Du kan bruke initialisert verdi direkte som startverdien for det nye variabel , eller du kan bruke den som en hvilken som helst annen tensor å beregne en verdi for det nye variabel.
I denne forbindelse, hva er en TensorFlow-variabel?
EN TensorFlow -variabel er den beste måten å representere delt, vedvarende tilstand manipulert av programmet. Variabel representerer en tensor hvis verdi kan endres ved å kjøre ops på den. Spesifikke ops lar deg lese og endre verdiene til denne tensoren. Biblioteker på høyere nivå som tf. keras bruker tf.
Vet også, hvordan gjenbruker du variabler i TensorFlow? Siste ord
- gjenbruk betyr å dele samme variabel mellom ulike objekter.
- Hvis du vil dele en variabel, andre gang du refererer til det, må du eksplisitt spesifisere "gjenbruk = sant" i variabelomfanget til variabelen du vil gjenbruke, eller.
- sett variabelomfanget til "gjenbruk = tf. AUTO_REUSE"
Foruten ovenfor, hvordan skriver jeg ut en TensorFlow-variabel?
[A]: Til skrive ut verdien av en tensor uten å returnere den til Python-programmet, kan du bruke tf. Skrive ut () operatør, som Andrzej foreslår i et annet svar. Merk at du fortsatt må kjøre en del av grafen for å se resultatet av denne operasjonen, som skrives ut til standardutdata. Hvis du kjører distribuert TensorFlow , tf.
Hva er TF Global_variables_initializer ()?
global_variables_initializer() i en økt vil variablene dine inneholde verdiene du fortalte dem å holde når du erklærer dem ( tf . Variabel ( tf . Variabel () legger til flere ops til grafen: En variabel op som inneholder variabelverdien. En initializer op som setter variabelen til sin opprinnelige verdi.
Anbefalt:
Hvordan lagrer du en TensorFlow-graf?
TensorFlow lagrer i/laster en graf fra en fil Lagre modellens variabler i en sjekkpunktfil (.ckpt) ved hjelp av en tf. Lagre en modell i en. pb-fil og last den inn igjen ved å bruke tf. Last inn en modell fra en. Frys grafen for å lagre grafen og vektene sammen (kilde) Bruk as_graph_def() for å lagre modellen, og for vekter/variabler, kartlegg dem til konstanter (kilde)
Hvordan serverer du en TensorFlow-modell?
For å betjene en Tensorflow-modell, eksporter du ganske enkelt en SavedModel fra Tensorflow-programmet. SavedModel er et språknøytralt, utvinnbart, hermetisk serialiseringsformat som gjør det mulig for systemer og verktøy på høyere nivå å produsere, konsumere og transformere TensorFlow-modeller
Hva er.PB-fil TensorFlow?
Pb står for protobuf. I TensorFlow inneholder protbuf-filen grafdefinisjonen samt vektene til modellen. Dermed er en pb-fil alt du trenger for å kunne kjøre en gitt trent modell. Gitt en pb-fil, kan du laste den som følger
Hvordan gjenbruker du variabler i TensorFlow?
Sluttord gjenbruk betyr å dele samme variabel mellom ulike objekter. Hvis du vil dele en variabel, andre gang du refererer til det, må du spesifisere "reuse=True" i variabelomfanget til variabelen du vil gjenbruke, eller. sett variabelen omfang til "reuse=tf.AUTO_REUSE"
Hvordan viser du en TensorFlow-graf?
For å se din egen graf, kjør TensorBoard og pek den til loggkatalogen til jobben, klikk på graffanen i den øverste ruten og velg den riktige kjøringen ved å bruke menyen i øvre venstre hjørne