在 JavaScript 中，你可以使用以下几种方式为变量分配默认值： 1：使用逻辑或运算符 ||： let variable = someValue || defaultValue; 如果 someValue...的值为假（例如 false、null、undefined、空字符串等），那么 variable 将被赋值为 defaultValue。...someValue : defaultValue; 如果 someValue 的值为真，则 variable 将被赋值为 someValue；否则，将被赋值为 defaultValue。...3：使用默认参数（函数参数的默认值）： function myFunction(param = defaultValue) { // 函数体 } 在函数定义时，为函数参数指定默认值。...如果调用函数时未提供该参数的值，那么参数将使用默认值。
1.常量折叠 (Const Folding)常量折叠是传统编译器中的一种优化手段, 它的原理是如果一个计算所依赖的所有输入都是常量, 则在编译期间就可以得到计算结果....a 的值, 由于 a 为常量, 其取值在编译阶段就确定了, 因此也可以在编译阶段计算得到 b 的值, 所以上面的代码经过常量折叠优化后,等价于下面的代码:int main() { printf(...第二种是编译器在图优化过程中插入了新的算子，而插入的新的算子和已有的算则之间存在冗余。def sub_module_1(): ... ret = ......在 Tensorflow 中会对应到 2 个 OP：Add 和 Relu。...和代数化简等其他图优化手段相比，算子融合有一个很大的不同：引入了新的融合后的 OP。因此算子融合的难点在与如何为融合后的 OP 实现计算逻辑？
TensorFlow: 由较低级别的符号计算库（如 Theano）与较高级别的网络规范库（如 Blocks 和 Lasagne）组合而成。...在会话中，我们可以将所有计算分配到可用的 CPU 和 GPU 资源中。...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....常量张量可以通过定义一个值来简单地定义： # create graph a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = a + b # launch the graph...占位符 我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。
Placeholders 变量，常量，占位符是TensorFlow的基本要素。...变量 变量是用于存储值的容器。 变量将用作计算图中其他几个操作的输入。 我们可以使用tf.Variable（）函数创建tensorflow变量。...常量 常量与变量不同，它们的值不能改变。 它们被分配了值，它们无法在整个过程中更改。 我们可以创建常量使用tf.constant（）函数。...x = tf.constant(666) 占位符 将占位符视为一个变量，您只需定义类型和维度不分配价值。 占位符定义为没有值。 占位符的值将在运行时提供。...sess = tf.Session（）我们可以使用tf.Session（）方法为我们的计算图创建会话，该方法将分配用于存储变量当前值的内存。
数据流图可以方便的将各个节点分配到不同的计算设备上完成异步并行计算，非常适合大规模的机器学习应用。如下图所示，通过Gradients不断学习改进我们的权重W和偏置b，从而提升准确度。...在TensorFlow中，使用tf.constant来创建常量。...提供了一系列操作符来初始化张量如tf.random_normal和tf.zeros。...(state) # 定义常量 one = tf.constant(1) print(one) # 新变量 result = tf.add(state, one) # 更新: result变量加载到...上述示例在计算图中引入了张量，以常量或变量的形式存储，Tensorflow中还提供了另外一种机制，即先定义占位符，等到真正执行的时候再用具体值去填充或更新占位符的值。
弹性硬件选项 —— 新硬件特性常量让开发者能够在 Google Play 上针对不同目标机型（普通机型或者低内存机型）对应用进行分布。...同时我们在该指南内还说明了 “如何为 Android Oreo（Go 版本）机型优化应用”。...神经网络 API 能够向设备内置机器学习框架，如 TensorFlow Lite —— Google 移动跨平台机器学习框架、Caffe2 等，提供加速运算和推理。...TensorFlow Lite 现已对开发者开放，各位可移步 TensorFlow Lite 开源库进行下载和文档阅览。...借助新的应用性能分析工具，Kotlin 语言支持以及 Gradle 构建优化，Android Studio 3.0 能够大幅度简化 Android Oreo 开发流程，添加新功能，如 Instant Apps
在会话中，我们可以将所有计算分配到可用的 CPU 和 GPU 资源中。...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....常量张量可以通过定义一个值来简单地定义： # create graph a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = a + b # launch the graph...占位符 我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...其中需要注意的几个函数如 tf.nn.relu() 代表调用 ReLU 激活函数，tf.matmul() 为矩阵乘法等。
会话对象是TensorFlow API的一部分，它在Python对象和我们的数据之间进行通信，以及为我们定义的对象分配内存的实际计算系统，存储中间变量，最后返回结果给我们。...还包括更多一般的操作，如创建摘要，生成常量值等。 我们来看看一个简单的例子： 在上面的例子中，我们看到一个基本加法的图。由圆圈表示的函数接收两个输入，图中为两个指向函数的箭头。...传入一个单一的Tensor值，输出同样的值给直接相连的结点。 为了方便，这个函数帮我们自动将数值常量5和9转换成Tensor对象。...如果你需要在你的训练模型中包含特定值的常量，那么常量对象可以如下例所示: z = tf.constant(5.2, name="x", dtype=tf.float32) 张量的形状 张量的形状是每个维中的元素个数...tf.global_variables_initializer() 方法进行初始化，这会为变量分配内存并设定初始值 与其他的 Tensor 对象同理，变量可在运行模块时进行计算，如下所示： /** variable.py
上一篇我介绍了如何使用Tensorflow的重载操作。这一篇我会说一说Tensorflow中执行顺序和控制依赖关系的理解。...这使的Tensorflow在运行时可以进行优化，确定以最佳的执行顺序并尽可能修剪未使用的节点。如下例子，这里我们创建3个张量，两个常量张量和另一个存储加法结果的张量。...在这里我们是不能覆盖张量的值，如果要修改张量值，我们必须创建一个新的张量然后再赋值给它。运行结果是3。 ?...tf.assign返回值是一个表示分配值的张量。 到目前为止，一切看起来都很好，但我们看一个稍微复杂一些的例子。 ?...张量c在这里会出现不确定性值，这个值可能是3或7，取决于相加操作和赋值操作哪个先执行。 在代码中定义的操作顺序与Tensorflow运行是无关的。唯一需要关注的是控制依赖关系。
（2）成本函数（cost function）：用来定量评估在特定输入值下，计算出来的输出结果距离这个输入值的真实值有多远，然后不断调整每一层的权重参数，使最后的损失值最小。...此外，一些外围的第三方库（如Keras、TFLearn）也基于它实现了很多成果，并且Keras还得到TensorFlow官方的支持。...为什么要学TensorFlow 首先，TensorFlow的一大亮点是支持异构设备分布式计算（heterogeneous distributed computing）。 何为异构？...那何为分布式？分布式架构目的在于帮助我们调度和分配计算资源（甚至容错，如某个计算节点宕机或者太慢），使得上千万、上亿数据量的模型能够有效地利用机器资源进行训练。...TensorFlow给予线程、队列、分布式计算等支持，可以让用户将TensorFlow的数据流图上的不同计算元素分配到不同的设备上，最大化地利用硬件资源。
Value为常量的具体值，可以是一个数字，一维向量或是多维矩阵。Name是常量的名字，用于区别其它常量。Dtype是常量的类型，具体类型可参见图2-2。...Shape是指常量的维度，我们可以自行定义常量的维度。 verify_shape是验证shape是否正确，默认值为关闭状态(False)。...Tensorflow还提供了一些常见常量的初始化，如：tf.zeros、tf.ones、tf.fill、tf.linspace、tf.range等，均可以快速初始化一些常量。...此外，Tensorflow还可以生成一些随机的张量，方便快速初始化一些随机值。...此外，还有一些与变量相关的重要函数，如：eval()等。 认识了常量和变量，Tensorflow中还有一个非常重要的常用函数——placeholder。
如果设置为True,则为这个会话使用新的线程池，而不是使用全局的线程池。仅仅支持直接的会话。...如果这个值不为0，也没有被每个操作的基准修改的话，这个值就是所有阻塞操作的最长等待时间。...bool allow_growth：是否采用增长的方式分配显存。如果这个值为True，那么分配器不会预分配整个指定的GPU显存空间，而是开始分配一小部分显存，然后随着需要而增加。...在启用了GPU的TensorFlow中，这个选项为True，意味着所有的CPU的张量将被分配Cuda的固定内存。通常情况下，TensorFlow会推断哪些张量应该分配固定内存。...bool do_constant_folding：是否使用常量合并来优化图。
占位符和常量 3.1 占位符 3.2 常量 4. 总结 参考文献 1....但是在TensorFlow中我们需要注意，变量声明和使用和c语言类似，在声明的过程中需要指明变量类型以及初始值等。...[2,5], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) 1.2 变量的初始值 在声明变量的时候必须指明初始化该变量的方法，tensorflow...tensorflow是符号式编程，变量的的声明只是指明了变量符号，在会话中的初始化函数才会真正的占用内存，分配数值。...占位符和常量 3.1 占位符 tf.placeholder()函数定义： def placeholder(dtype, shape=None, name=None) dtype：表示tensorflow
下面我们演示如何为Flowers数据集执行此操作。...一旦输入这些值，您将不需要再次与脚本进行交互。...我们需要声明使用哪个checkpoint进行Fine-tuning，我们通常使用--checkpoint_path来标志检查的路径，并将其分配给检查点文件的绝对路径。...需要记住的是，只有第一次进行Fine-tune时，才会从预训练模型的checkpoint中加载权值，一旦模型开始训练了，新的checkpoint将被保存在${TRAIN_DIR}路径下，如果此时训练停止并再次开始...由于数据集相当小，我们只会训练新的层（Logist Layer）。
另一种是把变量转成常量之后写入PB文件中。我们简单的介绍下freeze_graph方法。...中传统的保存模型方式是保存常量以及graph的，而我们的权重主要是变量，如果我们把训练好的权重变成常量之后再保存成PB文件，这样确实可以保存权重，就是方法有点繁琐，需要一个一个调用eval方法获取值之后赋值...，再构建一个graph，把W和b赋值给新的graph。...graph_def, input_map={'inputs/X:0': newInput_X}, return_elements=['output/predict:0']) 由于我们原本的网络输入值是一个...在调用我们的网络的时候直接用这个新的placeholder接收数据，如： text_list = sesss.run(output, feed_dict={newInput_X: [captcha_image
常量 在TensorFlow中，使用具有签名constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False)的函数常量来创建常量...如果您需要在训练模型中使用具有特定值的常量，则constant可以按照以下示例使用该对象： z = tf.constant(5.2, name="x", dtype=tf.float32) 变量 TensorFlow...类型：分配给张量元素的数据类型。 为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。...梯度下降法只是一个局部函数最小值，但它可以用于搜索全局最小值，一旦找到一个局部最小值并随机重复这个过程，就可以随机选择一个新的起点。...在TensorFlow中，使用常量函数创建常量，其中包含几个参数：值，dtype（数据类型），形状，名称和（verify_shape）形状验证。 什么是TensorFlow会话？
它将模型常量（如权重和偏差值）从全精度浮点（32 位）量化为减少精度的浮点数据类型（IEEE FP16）。...在这里可以通过查看该文档（包括一个新的浮动图表，https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization），以帮助你了解不同的量化选项和场景...模型中的所有常量值都存储在 16 位浮点数而不是 32 位浮点数中；由于这些常量值通常在整个模型尺寸中占主导地位，因此通常会将模型的尺寸减小约一半。 精确度损失可忽略不计。...例如图 4 中，MobileNet V2 top 1 的测试结果显示，其精度降低值小于 0.03％。...，即使用经过训练的 float32 模型，将优化设置为 DEFAULT，然后再将目标规范支持的类型设置为 float16 常量。
解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。 描述如何对控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...为了在多个设备上运行，TensorFlow 会自动将操作分配到设备集上。TensorFlow 基于设备的具体放置来自动将数据流图分割成一组子图，每个设备一个子图。...根据 P 的值，将执行基本情况或新的迭代。 请注意，在执行过程中存在大量的并行性。例如，设备 B 一旦收到 P 的值，就可以开始下一个迭代或退出。...如果某个值在反向传播之中被缩减操作（如 Shape、Rank或Size）处理，我们将缩减操作移到前向循环中以减少内存的使用。 如前所述，Enter 的梯度是 Exit。...这对于在内存有限的设备（如GPU）上进行训练是一个限制。我们使用内存交换来异步地将存储在堆栈中的值从 GPU 移动到 CPU，并在 Backprop 中需要时将它们移回 GPU 内存中。
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