在tensorflow中,有两个scope, 一个是name_scope一个是variable_scope,这两个scope到底有什么区别呢?...使用 get_variable() 中定义的 variable 的 name 并没有 "hello/"前缀 tf.get_variable_scope()的original_name_scope 是空...这也可以感觉到, variable_scope 能干的事情比 name_scope 要多. name_scope对 get_variable()创建的变量 的名字不会有任何影响,而创建的op会被加上前缀...可以用来干什么 典型的 TensorFlow 可以有数以千计的节点，如此多而难以一下全部看到，甚至无法使用标准图表工具来展示。...但是 tf.Variable() 创建出来的就会受到 name_scope 的影响.
篇】 什么是TensorFlow？...TensorFlow读写数据 如何理解axis？...那除了name_scope，还有一个叫做variable_scope。那他们有什么区别呢？顾名思义，name_scope是一个名称作用域，variable_scope是变量作用域。...tf.Variable()会自动检测有没有变量重名，如果有则会自行处理(自动创建一个) 比如下面的代码： with tf.name_scope('name_sp1') as scp1: with...因为在scp作用域下压根就没有a这个变量，同时又设置成reuse=True。这里因为的是找不到共享变量而出错！
tensorflow的上下文管理器，详解name_scope和variable_scope with block 与上下文管理器 上下文管理器：意思就是，在这个管理器下做的事情，会被这个管理器管着。...tensorflow中的tf.name_scope和 variable_scope也是个作为上下文管理器的角色 variable_scope tensorflow怎么实现variable_scope上下文管理器这个机制呢...name_scope Graph中保存着一个属性_name_stack（string类型），_name_stack的值保存着当前的name_scope的名字，在这个图中创建的对象Variable、Operation...def __init__(self, func, args, kwds): self.gen = func(*args, **kwds) #没有被decorator的函数...函数的 # 剩余部分，这时，旧的 varScope 被重新载入 name_scope name_scope 和 variable_scope 的实现形式差不多，都涉及到了 @tf_contextlib.contextmanager
，区别在于： tf.Variable()会自动检测命名冲突并自行处理，但tf.get_variable()则遇到重名的变量创建且变量名没有设置为共享变量时，则会报错。...tf.Variable()用于创建一个新变量，在同一个name_scope下面，可以创建相同名字的变量，底层实现会自动引入别名机制，两次调用产生了其实是两个不同的变量。...tf.get_variable()用于获取一个变量，并且不受name_scope的约束。当这个变量已经存在时，则自动获取；如果不存在，则自动创建一个变量。...代码示例： 在 tf.name_scope下时，tf.get_variable()创建的变量名不受 name_scope 的影响，而且在未指定共享变量时，如果重名会报错，tf.Variable()会自动检测有没有变量重名...可以看到变量名自行变成了'var2_1'，避免了和'var2'冲突 如果使用tf.get_variable()创建变量，且没有设置共享变量，重名时会报错 import tensorflow as tf
PyTorch简介PyTorch是由Facebook开发并维护的开源深度学习框架，它结合了动态计算图和自动微分的特性，使得用户能够更加灵活地构建和训练深度神经网络模型。...以下是PyTorch的一些重要特性：动态计算图：PyTorch使用动态计算图，允许用户在运行时进行动态的图构建和修改，这为实验和模型调试提供了更大的灵活性。...不像 TensorFlow 中充斥着session、graph、operation、name_scope、variable、tensor、layer等全新的概念，PyTorch 的设计遵循tensor→...variable(autograd)→nn.Module 三个由低到高的抽象层次，分别代表高维数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块），而且这三个抽象之间联系紧密，可以同时进行修改和操作。...速度：PyTorch 的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等框架。易用：PyTorch 是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。
问题描述 [在这里插入图片描述] 在使用tensorflow2.0时，遇到了这个问题: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph...' 这个报错的意思是：tensorflow模块没有get_default_graph属性 错误原因 这是由于Keras API（https://keras.io/）有多个实现，包括原始和参考实现（https...由于TensorFlow 2默认为急切执行，因此Keras需要进行一些更改才能与之兼容 解决方法 方法一： 将参考实现与TensorFlow后端一起使用。...但是，此实现尚未更新以支持TensorFlow 2（截至2019年6月）。 方法二： 使用TensorFlow的实现，tf.keras。这个适用于TF 2。...例如你需要使用tf.keras，必须确保使用正确的导入： from tensorflow import keras 而不是直接使用：import keras 同样，在要使用keras下的其他模块时： from
解决AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError...tf.compat.v1是TensorFlow中的compatibility模块，它提供了与旧版本兼容的API。...希望上述方法对解决"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"错误有所帮助。...注意在导入TensorFlow时，使用了tf.compat.v1模块别名来替代tf，以保证兼容性。 此示例展示了一个简单的手写数字分类模型的训练和测试过程。...希望以上示例代码能够帮助你解决"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"错误，并在实际应用中发挥作用。
tensorflow scope命名方法（variable_scope()与name_scope()解析 看完这两篇文章就知道怎么用了。...因此可以在不同的name_scope下轻松地共享同一变量。...另外就是，tf.Variable每次调用都会创建新的变量，而tf.get_variable会在没有该变量时创建；而在已创建该变量时，调用reuse就可以复用该变量（如果不调用reuse就会报错）。...（根据经验，β=0.5时效果不错） 所以，尽管差值后的合成特征没有对应的真实图片（当然没有，因为特征本来都是合成的），我们仍然可以用合成特征搭配真实图片来训练辨别器D，在训练过程中，辨别器将更善于判断图片与文字描述是否匹配...代码实现 参考 tensorflow scope命名方法（variable_scope()与name_scope()解析 What's the difference of name scope and
解决AttributeError: module tensorflow has no attribute reset_default_graph在使用TensorFlow进行深度学习任务时，有时会遇到类似于..."AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'"的错误信息。...当我们使用旧版本的代码或使用与我们安装的TensorFlow版本不兼容的方法时，就会出现"AttributeError"的错误。...在最新版本（TensorFlow 2.x）中，没有reset_default_graph()这个方法了，因为现在TensorFlow默认使用eager execution（即立即执行模式），不再需要手动重置默认图...如果你是使用TensorFlow 2.x版本，并且代码中出现了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph
然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard，并且能更直观的看见整个神经网络的结构。...上面的结构图甚至可以展开，变成： 使用 结构图： with tensorflow .name_scope(layer_name): 直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域，并且支持嵌套操作：...'weights'): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) 结构图符号及意义： 变量： 变量则可使用Tensorflow.histogram_summary...()方法： tf.histogram_summary(layer_name+"/weights",Weights) #name命名，Weights赋值 常量： 常量则可使用Tensorflow.scalar_summary...附项目代码 具体项目承接我博客里上一篇文章（http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/52979206）： import tensorflow as
深知自己很菜，得拼命努力前行，编程也没有什么捷径，干就对了。希望未来能更透彻学习和撰写文章，也能在读博几年里学会真正的独立科研。同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享。...在分析data0时，我们把分析结果存入记忆Memory中，然后当分析data1时，神经网络（NN）会产生新的记忆，但此时新的记忆和老的记忆没有关联，如上图所示。...这也是RNN没有恢复记忆的原因，为了解决RNN梯度下降时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题，引入了LSTM。...注意版本问题，读者可以结合自己的TensorFlow版本进行适当修改运行。作者版本版本信息为：Python3.6、Anaconda3、Win10、Tensorflow1.15.0。...如果您报错 AttributeError: module ‘tensorflow.
不管是简单的还是复杂的代码演示，惊讶的发现没有一个可以跑的，最后发现我以前写的tensorflow+Kears教程居然可以跑，结果一跑一个更大的悲剧等着我，直接跟我说CUDA版本不是10.0的版本，版本太低...该抛弃的抛弃、完全没有考虑到开发者的切身感受。 当你开始运行程序时候，一般会顺序给你下面几个惊喜！...AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_variable' AttributeError: module 'tensorflow...' has no attribute 'placeholder' AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session' 还有没有天理了...，这些不是在tensorflow1.x中必须的吗，怎么说没就没有了，告诉你是真的没有，在tensorflow2.0中，如果还想让它有怎么办?
无意中发现TF跑不了，报的错误是： AttributeError: 'module' object has no attribute 'Default' 如下： >>> import tensorflow.../__init__.py", line 24, in from tensorflow.python import * File "/home/schidester/usr/...tf/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 75, in from tensorflow.core.framework.graph_pb2...symbol_database.py", line 165, in _DEFAULT = SymbolDatabase(pool=descriptor_pool.Default()) AttributeError...没有办法，只好去看https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases中关于protobuf的相关说明，才发现里面需要用到的tf对应的protobuf版本是
问题2：模型中断后继续训练 效果直降加载该轮epoch的参数接着训练，继续训练的过程是能够运行的，但是发现继续训练时效果大打折扣，完全没有中断前的最后几轮好。...=x.y.z），然后点击确定就可以自动生成requirements.txt了根据requirements.txt自动安装对应环境：pip install -r requirements.txt问题4：AttributeError...: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'问题原因：scipy.misc 模块是一个被弃用的模块，其中的一些函数已经在较新的版本中被移除或迁移到其他模块中...'问题原因：compat是TensorFlow的2.x里的模块，Tensorflow1.x版本里是没有的。...（虽然）解决方案：先卸载原版本Tensorflow：pip uninstall tensorflow再重新安装Tensorflow就行了：pip install tensorflow问题6：EOFError
的情形，若安装了CUDA就执行： pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 若没有安装则执行： pip3 install --upgrade tensorflow...得益于python支持算符重载的语言特性，我们可以把上面的代码改的更加简便。...为了让代码结构更加清楚，tensorflow加入了tf.name_scope的设计。name_scope可以“向特定上下文中创建的所有指令添加名称范围前缀。”看官方文档里的示例。...不知各位有没有发现，讲了那么久的数据流图，然而我们的代码中似乎都没有出现一个明确的数据流图声明。...其中尤其是PyTorch，编写出来的代码短小精悍，而且各方面完全没有比tesorflow差。但是我最后还是选择了tensorflow，原因就是tensorflow更广。
【五】gym搭建自己的环境____详细定义自己myenv.py文件 【六】gym搭建自己环境升级版设计，动态障碍------强化学习 1.gym模块的安装 运行命令窗口，输入cmd 在命令行中输入...： pip install gym -i https://pypi.douban.com/simple 镜像源地址可参考：tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow...2.2 AttributeError: module 'gym.envs.box2d' has no attribute 'xxxx' import gym env = gym.make(id='xxx...') 每当执行到这条语句的时候就报错，看来是没有安装box2d pip install box2d-py 之后还出现错误如下： error: command 'swig.exe' failed...: No such file or directory 说明没有安装siwg pip install siwg Collecting swig ERROR: Could not find
然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard，并且能更直观的看见整个神经网络的结构。 ? 上面的结构图甚至可以展开，变成： ?...使用 结构图： with tensorflow .name_scope(layer_name): 直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域，并且支持嵌套操作： with tf.name_scope...变量： 变量则可使用Tensorflow.histogram_summary()方法： tf.histogram_summary(layer_name+"/weights",Weights) #name...常量： 常量则可使用Tensorflow.scalar_summary()方法： tf.scalar_summary('loss',loss) #命名和赋值 ?...附项目代码： 具体项目承接上一篇文章（http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/52979206）： import tensorflow as tf
tf.random.normal(shape=[1, 1])) y_predict = tf.matmul(X, weights) + bias No2.GradientDescentOptimizer #报错： AttributeError...: module 'tensorflow_core....(learning_rate=0.01) #改为： tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate=0.01) No3.会话开启方式 Tensorflow...2.0版本中已经移除了Session这一模块，改换运行代码 tf.compat.v1.Session() #AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute...好像还挺好使的 4.完整代码 import tensorflow as tf def linear_regression(): """ 自实现一个线性回归 :return:
tensorflow的可视化是使用summary和tensorboard合作完成的. 基本用法 首先明确一点,summary也是op....写数据之前，最大能够缓存event的个数 # flush_secs: 每多少秒像disk中写数据，并清空对象缓存 注意 如果使用writer.add_summary(summary，global_step)时没有传...如果执行一次，disk上没有保存Summary数据的话，可以尝试下file_writer.flush() 小技巧 如果想要生成的summary有层次的话，记得在summary外面加一个name_scope...https://stackoverflow.com/questions/35567132/meaning-of-histogram-on-tensorboard 参考资料 https://www.tensorflow.org
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