- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏漫漫深度学习路
tensorflow学习笔记（十）：sess.run()
noredirect=1#comment71994086_42408368 执行sess.run()时，tensorflow是否计算了整个图 我们在编写代码的时候，总是要先定义好整个图，然后才调用sess.run 那么调用sess.run()的时候，程序是否执行了整个图 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32) one = (init) for _ in range(3): print sess.run(update) 和上个程序差不多，但我们这次仅仅是fetch “update”,输出是1.0 , 2.0, 3.0,可以看出，tensorflow并没有计算整个图，只是计算了与想要fetch 的值相关的部分 sess.run() 中的feed_dict 我们都知道feed_dict的作用是给使用 b = tf.identity(y) with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() print(sess.run
2.6K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏漫漫深度学习路
tensorflow学习笔记（四十五）：sess.run(tf.global_variables_initializer()) 做了什么？
当我们训练自己的神经网络的时候，无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ，这行代码的官方解释是 初始化模型的参数。 所以： sess.run(tf.global_variables_initializer()) 就是 run了 所有global Variable 的 assign op，这就是初始化参数的本来面目。
2.2K60发布于 2018-01-02 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别
problem introduction sess.run([a,b]) # (1)同时运行a,b两个函数 sess.run(a) sess.run(b) # (2)运行完a函数后再运行b函数 这两个语句初看时没有任何区别 (coord=coord) # 同时运行的方式 example, label, num = sess.run([x_train_batch, y_train_batch, no_train_batch ('example', example) print('label', label) print('num', num) # 分别运行的方式 # example = sess.run (x_train_batch) # label = sess.run(y_train_batch) # num = sess.run(no_train_batch) # print (x_train_batch) label = sess.run(y_train_batch) num = sess.run(no_train_batch) print('The second
1.5K30发布于 2020-08-14 - 来自专栏APP自动化测试
AI探索（三）Tensorflow编程模型
0.5) train = optimizer.minimize(loss) init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run (init) for step in xrange(20): sess.run(train) print(step, sess.run(w), sess.run(b)) print (step, sess.run(loss)) #Graphic display plt.plot(x_data, y_data, 'ro', label='Original data' ) plt.plot(x_data, sess.run(w) * x_data + sess.run(b)) plt.xlabel('x') plt.xlim(-2,2)
43230发布于 2019-10-15 - 来自专栏云时之间
深度学习与神经网络:正则化小栗子(附代码)
.minimize(lose_mse) with tf.Session() as sess: init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run (y,feed_dict={x:grid}) probs = probs.reshape(xx.shape) print("w1:\n",sess.run(w1)) print( "b1:\n",sess.run(b1)) print("w2:\n",sess.run(w2)) print("b2:\n",sess.run(b1)) plt.scatter(X[ (y, feed_dict={x: grid}) probs = probs.reshape(xx.shape) print "w1:\n", sess.run(w1) print "b1:\n", sess.run(b1) print "w2:\n", sess.run(w2) print "b2:\n", sess.run(b2
1.6K71发布于 2018-05-07 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
张量拼接_调整维度_切片
_0 = tf.concat( [t1, t2],0)#按照第1维连接t12_1 = tf.concat([t1, t2],1)with tf.Session() as sess: print(sess.run (t12_0)) print(sess.run(t12_1))输出:---------------------[[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12 (tf.global_variables_initializer())print(sess.run(arr).shape)print(sess.run(tf.squeeze(arr,[2,])).shape )print(sess.run(tf.squeeze(arr,[2,4])).shape)print(sess.run(tf.squeeze(arr)).shape)输出:--------------- (slice_1)) print(sess.run(slice_2)) print(sess.run(slice_3))输出:------------[[[3 3 3]]][[[3 3 3]
1.5K20编辑于 2022-09-04 - 来自专栏自然语言处理
斯坦福tensorflow教程-实例代码简单代码关于占位符 placeholder与feed_dictvariable 变量
(b, a))) # 对应元素相除， 取商数 print(sess.run(tf.divide(b, a))) # 对应元素相除 print(sess.run(tf.truediv( b, a))) # 对应元素 相除 # print(sess.run(tf.realdiv(b, a))) print(sess.run(tf.floordiv(b, a))) # 结果向下取整, 但结果dtype与输入保持一致 print(sess.run(tf.truncatediv(b, a))) # 对应元素 截断除 取余 print(sess.run(tf.floor_div (tf.global_variables_initializer()) sess.run(a_times_two) # >> 4 sess.run( (10) with tf.Session() as sess: sess.run(W.initializer) print(sess.run(W.assign_add(10)))
73430发布于 2018-07-04 - 来自专栏算法channel
Tensorflow笔记|tensorflow做线性回归
global_variables_initializer初始化Variable等变量 sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initializer() sess.run (init) print("w=", sess.run(w),"b=",sess.run(b),sess.run(loss)) #迭代20次train for step in range(20): sess.run(train) print("w=", sess.run(w),"b=",sess.run(b),sess.run(loss)) #写入磁盘，提供tensorboard在浏览器中展示用 1.4绘制拟合曲线 plt.scatter(x_data,y_data,c='b') plt.plot(x_data,sess.run(w)*x_data+sess.run(b)) plt.show()
1.2K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏小鹏的专栏
01 TensorFlow入门（2）
** 请注意，如果我们再次运行sess.run（C），我们将重新初始化随机变量，并最终得到不同的随机值。 ]] print(sess.run(B-B)) [[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]] 6.对于行列式，请使用以下内容： print(sess.run(tf.matrix_determinant(D))) -38.0 print(sess.run(tf.matrix_inverse(D)) 看起来如下： print(sess.run(tf.nn.sigmoid([-1., 0., 1. 看起来如下： print(sess.run(tf.nn.softplus([-1., 0., -1.
1.2K60发布于 2018-01-09 - 来自专栏桃花源记
TF入门02-TensorFlow Ops
as tf a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) x = tf.add(a, b) with tf.Session() as sess: print(sess.run /graphs', sess.graph) # if you prefer creating your writer using session's graph print(sess.run(x (tf.global_variables_initializer()) sess.run(a_times_two) # >> 4 sess.run(a_times_two) # >> 8 W = tf.Variable(10) with tf.Session() as sess: sess.run(W.initializer) print(sess.run(W.assign_add (10))) # >> 20 print(sess.run(W.assign_sub(2))) # >> 18 TF中每个Session维持一份Variable，相互之间互不干扰。
2K30发布于 2020-07-23 - 来自专栏祥子的故事
Tensorflow | 基本函数介绍
tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.mul(a, b) sess = tf.Session() print (sess.run tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.add(a, b) sess = tf.Session() print (sess.run tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.sub(a, b) sess = tf.Session() print (sess.run tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.abs(a) sess = tf.Session() print (sess.run 3 import tensorflow as tf a = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.neg(a) sess = tf.Session() print (sess.run
73250发布于 2019-02-18 - 来自专栏JNing的专栏
tensorflow: variable初始化
当我们在之后使用 sess.run(init) 对它求值时，它会告诉每个初始化程序执行变量初始化，并允许我们运行 sess.run(count_variable) 而不出错。 tf.global_variables_initializer()) 等同于： with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run (init) 等同于： init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) tf.global_variables_initializer tf.initialize_variables() # 要初始化v_6, v_7, v_8三个变量： init_new_vars_op = tf.initialize_variables([v_6, v_7, v_8]) sess.run 未被初始化的变量 的小技巧： uninit_vars = [] # 用 try & except 语句块捕获： for var in tf.all_variables(): try: sess.run
1.3K20发布于 2018-09-28 - 来自专栏数据处理
TensorFlow入门1-minist
(init) for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(200) sess.run(train_step tf.argmax函数用法 testArgmax=tf.argmax([[12,34,3],[78,21,45]],0) init = tf.global_variables_initializer() sess.run (init) sess.run(testArgmax) 输出（第二个参数为0，取出每一列最大值的索引） array([1, 0, 1]) testArgmax=tf.argmax([[12,34,3], [78,21,45]],1) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) sess.run(testArgmax) 输出（第二个参数为 (init) sess.run([testcast,accuracy]) 输出 [array([1., 0., 1.], dtype=float32), 0.6666667]
89630发布于 2018-06-07 - 来自专栏JNing的专栏
tensorflow编程: Inputs and Readers
(en_m_op) # 每次一个计算后的单变量入队（sess.run()会自动把en_op拓扑调用的de_op一块执行了） sess.run(en_op) sess.run(en_op ) sess.run(en_op) sess.run(en_op) # 多个变量出队并打印 print sess.run(de_m_op) # 关闭队列 sess.run(close_op) [ 1. 1. 2.] sess.run(enqueue_op) sess.run(enqueue_op) print ('\ndequeue_many({}) :'.format(i)) (en_m_op) # print sess.run([t_1, t_2]) print sess.run([ele_1, ele_2]) tf.train.maybe_batch tf.train.batch_join
89030发布于 2018-09-28 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
基于TensorFlow的深度学习系列教程 2——常量Constant
(a)) print(sess.run(b)) print(sess.run(zero1)) print(sess.run(zero2)) print(sess.run (one1)) print(sess.run(one2)) print(sess.run(fill1)) print(sess.run(lnspace1)) print (sess.run(range1)) print(sess.run(range2)) print(sess.run(range3)) tensorflow在设计时，尽量模仿numpy，因此很多函数都很类似 (r1)) print(sess.run(r2)) print(sess.run(r3)) print(sess.run(r4)) print(sess.run(r5)) print(sess.run(multinomial1)) print(sess.run(multinomial2)) img_tf = tf.convert_to_tensor
94430发布于 2019-07-02 - 来自专栏自然语言处理
tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()
(tf.argmax(A, 1))) print("A中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(A, 0))) print("B中沿X轴最大值的索引为：", sess.run (tf.argmax(B, 1))) print("B中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 0))) 结果 ? (tf.initialize_all_variables()) print(sess.run(a)) #[[ 0.04261756 -0.34297419 -0.87816691 -0.15430689 (b)) #[2 1 1 2] print(sess.run(c)) #[0 1 0] 结果： ? ("A中沿Y轴和为：", sess.run(tf.reduce_sum(A, 0))) 结果 A: [[0 1 2] [3 4 5]] A中所有值的和为： 15.0 A中沿X轴和为： [ 3 12]
1.5K60发布于 2018-06-07 - 来自专栏JNing的专栏
tensorflow: Shapes and Shaping 探究
, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]], dtype=tf.int32) with tf.Session() as sess: print (sess.run (t)) print print (sess.run(tf.reshape(t, [3, 3]))) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] [[1 2 3] [4 5 6] [7 (tf.shape(t))) print print (sess.run(tf.shape(tf.squeeze(t)))) print print (sess.run( (tf.shape(t))) print print (sess.run(tf.shape(tf.expand_dims(t, 0)))) print print (sess.run print print (sess.run(tf.shape(tf.expand_dims(t, 3)))) print print (sess.run(tf.shape(tf.expand_dims
56210发布于 2018-09-28 - 来自专栏python3
自学tensorflow——2.使用te
with tf.Session() as sess:#开启任务,为了方便,起了别名sess init = tf.global_variables_initializer()#同上 sess.run (init)#初始化全部变量 print('w = ', sess.run(w), 'b = ', sess.run(b), 'loss = ', sess.run(loss))#这是随机生成的 ,开始训练前的w,b和损失 for step in range(50):#一共训练50次 sess.run(train) print('w = ', sess.run(w), 'b = ', sess.run(b), 'loss = ', sess.run(loss))#这是每一次训练后的w,b和损失 最后只要调用这两个函数就行了 if __name
68610发布于 2020-01-16 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
关于tf.train.ExponentialMovingAverage使用的详细解析
print(sess.run(ema.average(i))) sess.run(update) 执行的结果：#第一次执行：ema.apply1.02.02.02.0 #第二次执行：ema.apply1.12.02.02.0 2：需要注意的地方：with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(3): sess.run(ema_op) for i in [w1,w2,w3,w4]: print(sess.run(ema.average(i))) sess.run(update) 其结果是：1.02.02.02.01.12.02.02.01.29000012.02.02.0 如果变成：with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(3): sess.run(update) sess.run(ema_op) for i in [w1,w2,w3,w4]: print(sess.run(ema.average(i))) sess.run
1.6K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏自然语言处理
TensorFlow教程(十二) 随机数实例
：session 保留了随机数的状态 c = tf.random_uniform([], -10, 10, seed=2) with tf.Session() as sess: print(sess.run ([], -10, 10, seed=2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(c)) # >> 3.574932 with tf.Session () as sess: print(sess.run(c)) # >> 3.574932 # 实例3 在计算级别中设置相同的seed,将会产生相同的随机数 c = tf.random_uniform (c)) # >> -5.219252 print(sess.run(d)) # >> 3.574932 # 实例 5 在图级别设置随机种子，将会产生不同的数 tf.set_random_seed (c)) # >> 9.123926 print(sess.run(d)) # >> -4.5340395
53810发布于 2018-08-28
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号