前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >tf.GraphKeys

tf.GraphKeys

作者头像
狼啸风云
修改2022-09-04 21:38:08
1.2K1
修改2022-09-04 21:38:08
举报
文章被收录于专栏:计算机视觉理论及其实现

用于图形集合的标准名称。标准库使用各种众所周知的名称来收集和检索与图关联的值。比如tf.Optimizer子类默认优化tf.GraphKeys下收集的变量。如果没有指定TRAINABLE_VARIABLES,也可以传递一个显式的变量列表。

定义了以下标准键:

GLOBAL_VARIABLES:默认的变量对象集合,在分布式环境中共享(模型变量是这些对象的子集)。有关详细信息,请参见tf.compat.v1.global_variables。通常,所有的TRAINABLE_VARIABLES变量都在MODEL_VARIABLES中,而所有MODEL_VARIABLES变量都在GLOBAL_VARIABLES中。

LOCAL_VARIABLES:每台机器的局部变量对象的子集。通常用于临时变量,如计数器。注意:使用tf.contrib.framework.local_variable添加到这个集合。

MODEL_VARIABLES:模型中用于推理(前馈)的变量对象的子集。注意:使用tf.contrib.framework.model_variable添加到这个集合。

TRAINABLE_VARIABLES:优化器将训练的变量对象的子集。更多细节请参见tf.compat.v1.trainable_variables。

摘要:已在图中创建的摘要张量对象。有关更多细节,请参见tf.compat.v1.summary.merge_all。

queue_runner: QueueRunner对象,用于为计算生成输入。有关详细信息,请参见tf.compat.v1.train.start_queue_runners。

MOVING_AVERAGE_VARIABLES:也将保持移动平均线的变量对象的子集。有关详细信息,请参见tf.compat.v1.moving_average_variables。

regularization_loss:在构建图期间收集的正则化损失。

定义了以下标准键,但它们的集合不像其他键那样自动填充:

  • WEIGHTS
  • BIASES
  • ACTIVATIONS

类成员:

  • ACTIVATIONS = 'activations'
  • ASSET_FILEPATHS = 'asset_filepaths'
  • BIASES = 'biases'
  • CONCATENATED_VARIABLES = 'concatenated_variables'
  • COND_CONTEXT = 'cond_context'
  • EVAL_STEP = 'eval_step'
  • GLOBAL_STEP = 'global_step'
  • GLOBAL_VARIABLES = 'variables'
  • INIT_OP = 'init_op'
  • LOCAL_INIT_OP = 'local_init_op'
  • LOCAL_RESOURCES = 'local_resources'
  • LOCAL_VARIABLES = 'local_variables'
  • LOSSES = 'losses'
  • METRIC_VARIABLES = 'metric_variables'
  • MODEL_VARIABLES = 'model_variables'
  • MOVING_AVERAGE_VARIABLES = 'moving_average_variables'
  • QUEUE_RUNNERS = 'queue_runners'
  • READY_FOR_LOCAL_INIT_OP = 'ready_for_local_init_op'
  • READY_OP = 'ready_op'
  • REGULARIZATION_LOSSES = 'regularization_losses'
  • RESOURCES = 'resources'
  • SAVEABLE_OBJECTS = 'saveable_objects'
  • SAVERS = 'savers'
  • SUMMARIES = 'summaries'
  • SUMMARY_OP = 'summary_op'
  • TABLE_INITIALIZERS = 'table_initializer'
  • TRAINABLE_RESOURCE_VARIABLES = 'trainable_resource_variables'
  • TRAINABLE_VARIABLES = 'trainable_variables'
  • TRAIN_OP = 'train_op'
  • UPDATE_OPS = 'update_ops'这是一个tensorflow的计算图中内置的一个集合,其中会保存一些需要在训练操作之前完成的操作,并配合tf.control_dependencies函数使用。
  • VARIABLES = 'variables'
  • WEIGHTS = 'weights'
  • WHILE_CONTEXT = 'while_context'
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2019年07月28日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档