嗨，我是神经网络的新手，我目前正在研究Tensoflow。首先，我做了MNIST教程，它工作得很好。现在，我想通过在谷歌Colab中为Cifar10建立自己的网络来深化整个过程。变量的定义，我首先使用了variant1 (tf.variable)。然后我使用了variant2 (tf.get_variable)。如果我对文档的理解是正确的，那么应该使用已经存在的变
浏览 7提问于2018-08-14得票数 0
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我试图在google上将现有的TF1代码转换为TF2代码。在运行命令后，我得到14条警告消息：!tf_upgrade_v2 --infile medgan.py --outfile medgan_upgraded.py
警告: tf.get_variable需要手动检查。默认情况下，tf.get_variable在2.0中返回ResourceVariables，它具有定义良好的语义，并且对形状更加严格。我对tensorflow并不熟悉，也不知道这个命令是什么意思。<em
浏览 2提问于2020-07-07得票数 2
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我从这个上读到了一些关于的文章，也从tensorflow网站上的文档中读到了一些。然而，我仍然不清楚，无法在网上找到答案。var1 = tf.Variable(3.,dtype=float64)这是否意味着var2是另一个具有类似于var1的初始化的<
浏览 6提问于2017-07-13得票数 28
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据我所知，Variable是创建变量的默认操作，而get_variable主要用于权重共享。因此，我想知道一些关于如何正确使用这两种机制的经验规则。有没有“标准”原则？
浏览 3提问于2016-05-08得票数 135
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我创建了一个名为的多GPU网络。
我们使用tf.get_variable()而不是tf.Variable()实例化所有变量，以便在多个GPU培训运行中共享变量。如果我们只在一个GPU上运行这个模型，我们可以通过将tf.get_variable()的所有实例替换为tf.Variable()来简化这个函数。所以我做了所有的conv2d层作为例子，但是批处理规范层呢？我如何自己实
浏览 4提问于2017-12-26得票数 2
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我还注意到，在name_scope中创建变量也会自动使用作用域名扩展其名称。那么，有什么不同呢？
浏览 49提问于2015-12-11得票数 74
在一些地方，我看到了语法，其中变量用名称初始化，有时没有名字。例如：var = tf.Variable(0, name="counter")
one = tf.constant(1)
命名变量var "counter"的意义是什么？
浏览 1提问于2015-11-11得票数 41
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考虑到以下代码： var = tf.Variable(42, name='var')with tf.Session() as sess: print sess.run(var)
在savertf.train.import_meta_graph('file.meta
浏览 1提问于2016-12-30得票数 3
我使用的是来自以下存储库的Mask_RCNN包：https://github.com/matterport/Mask_RCNN。
浏览 0提问于2020-11-30得票数 1
在TensorFlow中创建变量时，我们可以指定数据类型。然而，在我看来，这一论点被忽视了。例如：Out[27]: tf.float32_ref_ref
因此，如果我从Python中初始化值，我将tf.float32_ref作为类型(即使我将tf.float64作为Value函数的第二个参数
浏览 2提问于2017-10-12得票数 0
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我正在尝试构建一个基本的RNN，但是我在训练后试图使用这个网络时会出错。我在一个函数inference中保存网络体系结构 with tf.name_scope("inference"): layer = Dense(1)(layer)
但是每次我
浏览 0提问于2018-07-04得票数 2
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我正在努力从培训中拯救最新的LSTM状态，以便在以后的预测阶段重新使用。我遇到的问题是，在that模型中，状态通过占位符和numpy数组的组合从一个训练迭代传递到下一个训练迭代--在保存会话时，这两个数组在默认情况下似乎都不包括在图中。但是，问题在于，我成功地在恢复的会话后面实际使用该变量的唯一方法是，如果我<
浏览 3提问于2017-04-27得票数 1
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我一直在试图了解在Tensorflow中变量是如何初始化的。下面，我创建了一个简单的示例，它在某些variable_scope中定义了一个变量，该过程被包装在子函数中。据我理解，这段代码在'x'阶段在'test_scope'中创建了一个变量tf.initialize_all_variables()，然后可以使用tf.get_varia
浏览 1提问于2016-06-06得票数 0
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我正试图为一个项目构建一个GAN，我真的很想了解tensorflow的variable_scope中的这个变量共享是如何工作的。为了建立GAN，我有一个发电机网络和两个鉴别器网络:一个鉴频器得到真实图像，一个鉴别器被输入由生成器创建的假图像。重要的是，用真实图像喂养的鉴别器和用假图像喂养的鉴别器需要共享相同的权重。我有一个鉴别器和生成器的定义，让我们说：
def discriminator(imag
浏览 0提问于2018-06-22得票数 0
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我想在seq2seq.sequence_loss_by_example()中有一个可训练的重量。w = tf.get_variable("w", [batch_size*num_steps])根据seq2seq.py中此函数的docstring：
weights: list of 1D batch-sized float-Tensors of the same它需要一个“
浏览 1提问于2016-03-11得票数 0
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在使用tensorflow 2.0时，我发现tf.Variable有一些奇怪的地方吗？下面有两种情况。=() dtype=float32, numpy=12.0>结果是出乎意料的，不同名称的变量x和y共享相同的内存，但id(x
浏览 6提问于2022-02-05得票数 1
如果是这样的话，当形状是Tensor时，有没有办法让tf.get_variable工作？我不想在图构建的这个阶段运行session，因为它会使下游的许多事情变得复杂。我正在尝试对RNN使用cuDNN绑定，这涉及到在使用CudnnLSTM创建的模型上调用params_size()。它以Tensor的形式返回要保存在参数缓冲区中的参数数量，然后使用它来创建保存参数的变
浏览 1提问于2017-04-19得票数 5
每个函数都是从因此，它创建了具有某个命名作用域的所有节点。但有时我需要根作用域中的变量，比如is_training变量，以便不时地在不同的块中使用它。
那么，如何在一些嵌套的作用域中访问/创建这个变量呢？
浏览 0提问于2017-11-19得票数 1
如何指定自定义初始化器作为tf.get_variable()的第三个参数？具体地说，我有一个变量y，我想用另一个(已经初始化的)变量x初始化它。使用y = tf.Variable(x.initialized_value())，使用tf.Variable()很容易做到这一点。但我在tf.get_variable()的文档中找不到类似的东西。
浏览 0提问于2016-08-30得票数 2
尽管如此，您认为在TF2.0中不使用Keras (或使用numpy黑客初始化)的最佳方法是什么？也就是说，我坚持tf.nn.conv2d，对于这个函数，我是提供权重的：???# something should happen hear, i guess注意:如果您正在使用TF的
浏览 12提问于2019-03-24得票数 8
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