TensorFlow 插曲-- tf.placeholder 与 tf.Variable
来源:互联网 发布:平面图转换立体图软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 08:19
转自:http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830
二者的主要区别在于:
tf.Variable:主要在于一些可训练变量(trainable variables),比如模型的权重(weights,W)或者偏执值(bias);
- 声明时,必须提供初始值;
- 名称的真实含义,在于变量,也即在真实训练时,其值是会改变的,自然事先需要指定初始值;
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
tf.placeholder:用于得到传递进来的真实的训练样本:
- 不必指定初始值,可在运行时,通过 Session.run 的函数的 feed_dict 参数指定;
- 这也是其命名的原因所在,仅仅作为一种占位符;
- 1
- 2
- 1
- 2
如下则是二者真实的使用场景:
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
当执行这些操作时,tf.Variable 的值将会改变,也即被修改,这也是其名称的来源(variable,变量)。
阅读全文
0 0
- TensorFlow 插曲-- tf.placeholder 与 tf.Variable
- TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
- TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
- TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
- TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable
- 【Tensorflow】tf.placeholder函数
- Tensorflow tf.placeholder函数
- tensorflow tf.placeholder
- 【Tensorflow】tf.placeholder函数
- tensorflow的共享变量,tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()联系与区别:
- tensorflow的共享变量,tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()联系与区别
- tensorflow的共享变量,tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()联系与区别
- TensorFlow tf.Variable()与tf.get_variable()的简单介绍
- TensorFlow--tf.Variable
- tensorflow API:tf.Variable
- TensorFlow插曲--tf.argmax函数
- tensorflow variable_scope,tf.name_scope, tf.variable, tf.get_varible
- TensorFlow插曲之 tf.app.run()
- Shader 学习笔记(一) 渲染流水线
- visual studio 2013许可验证码
- 实体层次设计
- 卷积神经网络工作原理研究
- 字符串--java面试题, 首个重复字符串,二分查找
- TensorFlow 插曲-- tf.placeholder 与 tf.Variable
- Java基础笔记整理---【05】switch分支语句、for循环语句
- scrapy遇到的坑
- JavaScript-内存空间
- ITSOM企业级应用SaaS平台——基础信息管理
- 直通BAT--数据结构与算法十(排列组合)
- mysql分区功能详细介绍,以及实例
- PHP下==与===区别
- python计算机视觉-聚类学习