TF 2.0打印张量值 - 腾讯云开发者社区

它很容易被遗漏，但循环的每次迭代都会向图的内存中表示添加操作在这种特殊情况下，还有一个事实是每次调用session.run都在执行random_uniform操作，因此这里的代码片段不会打印张量的一致快照...g的返回值是一个列表，列表中以(梯度，变量值)的形式存储了所有计算的梯度的值和变量的值。这里就应当是[(2, 1)]。...原先tfe.implicit_gradient返回的是(梯度，变量值)，tfe.implicit_value_and_gradients返回的就是(函数值，梯度)。...不能用tf.Variable创建变量，而是要用tf.get_variable()或者tfe.Variable()来创建。...((data[:,0],data[:,1])) 不能用tf.Variable创建变量，而是要用tf.get_variable()或者tfe.Variable()来创建 # w = tf.Variable

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TensorFlow函数：tf.Session()和tf.Session().as_default()的区别

tf.Session()：创建一个会话 tf.Session().as_default()：创建一个默认会话那么问题来了，会话和默认会话有什么区别呢？...import tensorflow as tfa = tf.constant(1.0)b = tf.constant(2.0)with tf.Session() as sess: print(a.eval...()) print(b.eval(session=sess))运行结果如下：1.0RuntimeError: Attempted to use a closed Session.在打印张量b的值时报错...tf.Session().as_default()代码示例：import tensorflow as tfa = tf.constant(1.0)b = tf.constant(2.0)with tf.Session...代码示例如下：import tensorflow as tfa = tf.constant(1.0)b = tf.constant(2.0)with tf.Session().as_default()

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精通 TensorFlow 1.x：16~19

在本章中，我们将学习 TensorFlow 中可用的其他工具和技术，以帮助调试：使用tf.Session.run()获取张量值使用tf.Print()打印张量值用tf.Assert()断言条件使用...TensorFlow 调试器进行调试（tfdbg）使用tf.Session.run()获取张量值您可以使用tf.Session.run()获取要打印的张量值。...使用tf.Print()打印张量值为调试目的打印值的另一个选项是使用tf.Print()。...我们了解到我们可以使用tf.Session.run()将张量作为 NumPy 数组获取。我们还可以通过在计算图中添加tf.Print()操作来打印张量值。...我们通过对 TensorFlow 调试器（tfdbg）的介绍结束本章，用于设置断点和观察张量值，就像我们在 Python 调试器（pdb）或 GNU 调试器（gdb中调试代码一样））。

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TensorFlow模型持久化~模型保存

Tensorflow提供了tf.train.NewCheckpointReader类查看保存的变量信息，同时我们也可以使用封装好的方法来简单查看当前结构下保存的变量名以及其对应的变量值： from tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint...，发现保存变量值的文件不存在，所以此刻抛出异常： ?...指定部分保存部分变量指定部分保存部分变量的大致流程：当需要保存部分变量的时候，我们传入一个元素为变量名的列表；然后通过变量名来找到对应的变量名称以及变量值；然后将找到的变量名称作为key，变量值为...({'add_1':b}) 从上面保存变量的结果可以看出，输出了变量名称以及对应的变量值，也就是说变量名并没有被保存到文件中，所以变量名称作为唯一的标识，如果要加载变量的时候，需要通过变量名称才能够得到相应的变量值...(key，value)列表，而此时的key就是变量名称，value就是变量值。

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TensorFlow查看变量的值方法

定义一个变量，直接输出会输出变量的属性，并不能输出变量值。那么怎么输出变量值呢？...请看下面得意import tensorflow as tfbiases=tf.Variable(tf.zeros([2,3]))#定义一个2x3的全0矩阵sess=tf.InteractiveSession...InteractiveSession函数biases.initializer.run()#使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'biases' print(sess.run(biases))#输出变量值

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tf.compat

class constant_initializer: 初始化器，它生成具有常量值的张量。...Print(...): 打印张量列表。(弃用)abs(...): 计算张量的绝对值。accumulate_n(...): 返回张量列表的元素和。acos(...): 计算x元素的acos。...clip_by_average_norm(...): 将张量值裁剪到最大平均l2范数。(弃用)clip_by_global_norm(...): 将多个张量的值按其范数之和的比值剪辑。....): 将张量值裁剪到最大l2范数。clip_by_value(...): 将张量值剪辑到指定的最小值和最大值。...fill(...): 创建一个包含标量值的张量。fingerprint(...): 生成指纹值。fixed_size_partitioner(...): 分区器，指定沿给定轴的固定数量的切分。

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TensorFlow模型持久化~模型加载

仅加载模型中保存的变量在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中我们也提到了，add_model.ckpt.data-00000-of-00001文件是保存TensorFlow当前变量值，而...TensorFlow同样提供了tf.train.Saver类的restore函数来加载保存的变量。...首先说明一点，对于a = tf.Variable(tf.constant(1.0,shape = [1]),name = "a")代码： 1.a叫做变量名； 2.name属性指定的参数叫做变量名称；我们在保存模型的时候知道...，然后将此时的变量值覆盖掉原来变量值，也就是用1.0替换掉了0.0；通过上面的分析，保存的文件中存的是('a',1.0)和('b',2.0)，那么现在我改变当前计算图的变量名称代码如下： ?...接下来该在tf.train.Saver()中传递字典参数了，其实实质上都一样，只要记住文件中保存的是(key,value)，key是变量名称，而value是变量值，key也就是变量名称是唯一的标识： ?

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联邦学习-Tensorflow实现联邦模型AlexNet on CIFAR-10

提取当前模型的变量值，发送给Server 维护自己的数据集用于训练其实，仔细一想也就比平时写的tf模型代码多了个加载、提取模型变量。...下面的代码展示了部分Clients类的定义，get_client_vars函数将返回计算图中所有可训练的变量值： class Clients: def __init__(self, input_shape...如果要把整个模型中的变量值都加载，可以用tf.trainable_variables()获取计算图中的所有可训练变量（一个list），保证它和global_vars的顺序对应后，可以这样实现：...global_vars储存着Server端的模型变量值，也就是我们大名鼎鼎的训练目标，目前它只是Client端模型初始化的值。...本轮参与训练的Clients都收集后，平均一下这些更新后的变量值，就得到新一轮的Server端模型，然后进行下一个epoch。

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深度学习进阶：多分类与TensorFlow

tf.summary.scalar("losses", loss) tf.summary.scalar("acc", accuracy) # 维度高的张量值 tf.summary.histogram...("w1", weight_1) tf.summary.histogram("b1", bias_1) # 维度高的张量值 tf.summary.histogram("w2",...accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32)) # 1、收集要在tensorboard观察的张量值 # 数值型--...>scalar 准确率，损失 tf.summary.scalar("loss", loss) tf.summary.scalar("acc", accuracy) # 维度高的张量值...tf.summary.histogram("w1", weight_1) tf.summary.histogram("b1", bias_1) # 维度高的张量值 tf.summary.histogram

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tf.constant

tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False)创建一个常数张量。...参数值可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于shape参数所暗示的元素数量(如果指定)。...例:# Constant 1-D Tensor populated with value list.tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) => [1 2...3 4 5 6 7]# Constant 2-D tensor populated with scalar value -1.tensor = tf.constant(-1.0, shape=[2,...参数:value: 输出类型为dtype的常量值(或列表)。dtype: 得到的张量的元素的类型。shape: 结果张量的可选维数。name: 张量的可选名称。

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tensorflow载入数据的三种方式之 TF生成数据的方法

= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),name="weights") # 创造相同内容的变量 w2 = tf.Variable...生成tensor： ①tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) #tf.zeros([2, 3], int32) ==> [[0, 0, 0], [0,...其中，start和stop必须为tf.float32或tf.float64。num的类型为int。...数字．注意不能直接使用数字 dtype: 所要创建的tensor对象的数据类型 tensor: tensor对象 mean：数据类型为dtype的张量值或Python值。...stddev：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的标准差 seed：一个Python整数。是随机种子。

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tensorflow载入数据的三种方式之 TF生成数据的方法

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如何合并两个TensorFlow模型

().as_default() as g1: base64_str = tf.placeholder(tf.string, name='input_string') input_str = tf.decode_base64...tf.float32) decoded_image_4d = tf.expand_dims(decoded_image_as_float, 0) resize_shape = tf.stack(...先的想法是合并模型之后，再加载变量值进来，但是尝试之后，怎么也不成功。...后来的想法是遍历手写识别模型的变量，获取其变量值，将变量值复制到合并的模型的变量，但这样操作，使用模型时，总是提示有变量未初始化。...(graph=tf.Graph()) as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) tf.saved_model.loader.load

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TensorFlow指南（二）——练习思考：上手TensorFlow

在本地TensorFlow，会话管理变量值,如果您创建一个包含一个变量w图g,然后启动两个线程,每个线程中打开一个本地会话,都使用相同的图g，每个会话将有它自己的变量的副本w。...然而,在分布式TensorFlow,变量值存储在容器管理的集群中,如果两个会话连接到相同的集群，并且使用相同的容器中，那么将共享相同的变量值w。一个变量什么时候初始化?什么时候销毁?...如果您想在执行阶段将该变量的值更改为您想要的任何值，那么最简单的选择是使用 tf.assign() 函数创建一个赋值节点(在图构建阶段)，将variable 和 placeholder 作为参数传递。...在执行阶段，可以运行赋值操作，并使用placeholder 填充变量的新值： import tensorflow as tf x = tf.Variable(tf.random_uniform(shape...=(), minval=0.0, maxval=1.0)) x_new_val = tf.placeholder(shape=(), dtype=tf.float32) x_assign = tf.assign

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tf.quantization

目录一、tf.quantization二、tf.quantization.dequantize三、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args四、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args_gradient...九、tf.quantization.quantize十、tf.quantization.quantized_concat十一、tf.quantization.quantize_and_dequantize...可能为输入生成的最小标量值。max_range:类型为float32的张量。可能为输入生成的最大标量值。mode:可选字符串:“MIN_COMBINED”、“MIN_FIRST”、“scale”。...可能为输入生成的最小标量值。max_range:类型为float32的张量。可能为输入生成的最大标量值。...每个输入张量的最小标量值。input_maxes:一个长度与类型为float32的张量对象的值相同的列表。每个输入张量的最大标量值。name:操作的名称(可选)。

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TensorFlow 2.0 - 张量自动求导梯度下降

张量 import tensorflow as tf print(tf....__version__) # 2.3.1 random_float = tf.random.uniform(shape=()) # tf.Tensor(0.80420315, shape=(), dtype...=float32) zero_vec = tf.zeros(shape=(2)) # tf.Tensor([0. 0.], shape=(2,), dtype=float32) A = tf.constant...(X) y = tf.constant(y) # 参数变量 a = tf.Variable(initial_value=0.) b = tf.Variable(initial_value=0.) variables...根据梯度更新参数 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, variables)) 最终变量值： a tf.Variable

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机器学习的基础讲解：神经网络

隐藏层由神经元组成，每个神经元代表一个标量值。这个标量值被用来计算输入加偏置的权重和（本质上是y1 ~ wX + b），创建一个线性（或者说仿射）变换。...(dtype=tf.float32, shape=[None, 784])# placeholder for correct labelsY_ = tf.placeholder(dtype=tf.float32...([784, l1_nodes], stddev=0.1))b1 = tf.Variable(initial_value=tf.zeros([l1_nodes]))Y1 = tf.nn.relu(tf.matmul...= tf.Variable(tf.zeros([l2_nodes]))Y2 = tf.nn.relu(tf.matmul(Y1, w2) + b2)w3 = tf.Variable(initial_value...= -tf.reduce_sum(Y_ * tf.log(Y))is_correct = tf.equal(tf.argmax(Y, 1), tf.argmax(Y_, 1))accuracy = tf.reduce_mean

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tensorflow学习笔记（五）：变量保存与导入

import tensorflow as tf """ 变量声明，运算声明例：w = tf.get_variable(name="vari_name", shape=[], dtype=tf.float32...) 初始化op声明 """ #创建saver对象，它添加了一些op用来save和restore模型参数 saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess...= tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(init_op)#在这里，可以执行这个语句，也可以不执行，即使执行了，初始化的值也会被...#会将已经保存的变量值resotre到变量中,自己看好要restore哪步的如何restore变量的子集,然后使用初始化op初始化其他变量 #想要实现这个功能的话,必须从Saver的构造函数下手 saver...=tf.train.Saver([sub_set]) init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as sess: #这样你就可以使用

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算法集锦（6） |基于GPU框架的tensorflow数据增强算法

水平翻转 brght_img = tf.image.flip_left_right(tf_img) ?...brght_img = tf.image.random_flip_left_right(tf_img) brght_img = tf.image.random_flip_up_down(tf_img)...brght_img = tf.reverse(tf_img, axis =[0]) #Verticle flipping brght_img = tf.reverse(tf_img, axis =[1]...brght_img = tf.image.adjust_brightness(tf_img, delta= 0.2) ? delta参数代表加到图像像素上的量值，数值越大则图像越亮。...其他方法 tf.image.adjust_contrast tf.image.random_contrast tf.image.adjust_hue tf.image.random_hue tf.image.adjust_gamma

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机器学习的基础讲解：神经网络

隐藏层由神经元组成，每个神经元代表一个标量值。这个标量值被用来计算输入加偏置的权重和（本质上是y1 ~ wX + b），创建一个线性（或者说仿射）变换。...([784, l1_nodes], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(initial_value=tf.zeros([l1_nodes])) Y1 = tf.nn.relu(tf.matmul...b2 = tf.Variable(tf.zeros([l2_nodes])) Y2 = tf.nn.relu(tf.matmul(Y1, w2) + b2) w3 = tf.Variable(initial_value...= -tf.reduce_sum(Y_ * tf.log(Y)) is_correct = tf.equal(tf.argmax(Y, 1), tf.argmax(Y_, 1)) accuracy =...tf.reduce_mean(tf.cast(is_correct, tf.float32)) # gradient descent optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer

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关于自己的寒假学习及Eager Function

TensorFlow函数：tf.Session()和tf.Session().as_default()的区别

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