Video: Kuinka alustat TensorFlow-muuttujan?
2024 Kirjoittaja: Stanley Ellington | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-16 00:16
Vastaanottaja alustaa uusi muuttuja toisen arvosta muuttuja käytä toista muuttuja Initiated_value() -ominaisuus. Voit käyttää alustettu arvo suoraan uuden arvon alkuarvona muuttuja , tai voit käyttää sitä kuten mitä tahansa muuta tensori uuden arvon laskemiseksi muuttuja.
Mikä on tässä suhteessa TensorFlow -muuttuja?
A TensorFlow -muuttuja on paras tapa edustaa jaettua, pysyvää tilaa, jota ohjelmasi manipuloi. Muuttuva edustaa tensoria, jonka arvoa voidaan muuttaa suorittamalla sille optioita. Tiettyjen toimintojen avulla voit lukea ja muokata tämän tensorin arvoja. Korkeamman tason kirjastot, kuten tf. keras käyttää tf: tä.
Tiedä myös, kuinka käytät muuttujia uudelleen TensorFlow'ssa? Viimeiset sanat
- uudelleenkäyttö tarkoittaa saman muuttujan jakamista eri objektien kesken.
- Jos haluat jakaa muuttujan, toisen kerran viitatessasi siihen, sinun on määritettävä nimenomaisesti "reuse = True" sen muuttujan muuttujan alueella, jonka haluat käyttää uudelleen, tai.
- aseta muuttujan laajuudeksi "reuse=tf. AUTO_REUSE"
Yllä olevan lisäksi, kuinka voin tulostaa TensorFlow-muuttujan?
[A]: Vastaanottaja Tulosta tensorin arvon palauttamatta sitä Python -ohjelmaan, voit käyttää tf: tä. Tulosta () -operaattori, kuten Andrzej ehdottaa toisessa vastauksessa. Huomaa, että sinun on vielä suoritettava osa kaaviosta nähdäksesi tämän opin tuloksen, joka tulostetaan vakioulostulolle. Jos käytät hajautettua TensorFlow , tf.
Mikä on TF Global_variables_initializer ()?
global_variables_initializer () pitävätkö muuttujasi istunnossa arvot, jotka olet käskenyt niiden pitävän, kun ilmoitat ne ( tf . Muuttuja ( tf . Muuttuva () lisää kaavioon useita operaatioita: Muuttuja op, joka pitää muuttujan arvon. Alustustoiminto, joka asettaa muuttujan alkuperäiseen arvoonsa.
Suositeltava:
Kuinka tallennat TensorFlow-kaavion?
TensorFlow:n tallennus tiedostoon/kuvaajan lataaminen tiedostosta Tallenna mallin muuttujat tarkistuspistetiedostoon (. ckpt) tf:n avulla. Tallenna malli kohtaan a. pb-tiedosto ja lataa se takaisin käyttämällä tf. Lataa malli osoitteesta a. Pysäytä kaavio tallentaaksesi kaavion ja painot yhdessä (lähde) Käytä as_graph_def() tallentaaksesi mallin, ja painot/muuttujat kuvaavat ne vakioiksi (lähde)
Kuinka saan selville, kuinka vanha sakosäiliöni on?
Toinen tapa määrittää saostusjärjestelmän4m ikä on tarkistaa kopio rakennusluvasta ja käyttötodistuksesta. Ne osoittavat, milloin järjestelmä on asennettu. Jos nämä asiakirjat katoavat tai ne ovat kadonneet, terveysministeriön tulee säilyttää ne arkistossa ja niistä voi saada kopiot
Kuinka palvelet TensorFlow-mallia?
Jos haluat palvella Tensorflow-mallia, vie vain SavedModel Tensorflow-ohjelmastasi. SavedModel on kielineutraali, palautettavissa oleva hermeettinen serialisointimuoto, jonka avulla korkeamman tason järjestelmät ja työkalut voivat tuottaa, kuluttaa ja muuttaa TensorFlow-malleja
Kuinka käytät muuttujia uudelleen TensorFlow'ssa?
Loppusanat uudelleenkäyttö tarkoittaa saman muuttujan jakamista eri objektien välillä. Jos haluat jakaa muuttujan, kun viittaat siihen toisen kerran, sinun on määritettävä uudelleenkäytettävän muuttujan muuttujan laajuuteen nimenomaisesti "reuse=True" tai. aseta muuttujan laajuudeksi "reuse=tf.AUTO_REUSE"
Kuinka näytät TensorFlow-kaavion?
Nähdäksesi oman kaaviosi, suorita TensorBoard osoittaen sen työn lokihakemistoon, napsauta kaavion välilehteä yläruudussa ja valitse sopiva ajo vasemman yläkulman valikosta