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我可以使用具有不同输入张量的相同模型吗？我应该避免多次运行session.run()吗？

可以使用具有不同输入张量的相同模型。在TensorFlow中，可以通过创建一个模型的多个实例，并为每个实例提供不同的输入张量来实现这一点。这样可以在同一个模型上进行不同输入的预测或推理。

避免多次运行session.run()是一个好的实践。在TensorFlow 2.0及以上版本中，可以使用eager execution模式，它允许立即执行操作，无需显式地调用session.run()。这样可以避免显式地运行session.run()多次，提高代码的可读性和效率。

在TensorFlow 1.x版本中，可以使用tf.data.Dataset来批量处理输入数据，并使用tf.data.Iterator来迭代数据集。这样可以避免多次运行session.run()，而是通过迭代器一次性获取多个批次的数据进行训练或推理。

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20分钟了解TensorFlow基础

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TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

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作为TensorFlow的底层语言，你会用C++构建深度神经网络吗？

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深度学习_1_Tensorflow_1

# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.

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tf.while_loop

cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用，而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起，创建一个图形流，该流重复body，直到cond返回false。为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定)，假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:

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原作者：Magnus Erik Hvass Pedersen / GitHub / Videos on YouTube

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