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我希望有两个基本不同的图表，根据我是在训练我的网络还是实际运行它。基本上，其中一段使用了一些无监督的技术来学习给定矩阵的值，然后我想在不同的图中使用完全相同的矩阵。
浏览 5提问于2017-06-08得票数 0
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我不明白变量和作用域应该如何使用。下面是我尝试使用函数中定义的变量re的失败尝试： v = tf.get_variable("nameV2",感谢任何人澄清了TF中变量和作用域的概念。
浏览 0提问于2018-02-03得票数 0
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我已经为一个问题挣扎了几天，我无法理解发生了什么，我开发了一个seq2seq模型，在一个函数中我创建了一些Tensorflow操作和变量，然后将它们返回给调用者，我希望这个函数可以重用所有的变量，不管我在作用域中做了什么dtype=float32>, alignment_history=()))
我原以为这两个输出都是相同的，因为我正在重用变量，但正如您所看到的，例如，在第一个变量中，输出具有类似于以下scope/InnerScope/tile
浏览 2提问于2017-09-06得票数 2
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由于tensorflow支持变量重用，计算图的某些部分可能在正向和后向过程中多次发生。因此，我的问题是，是否有可能更新变量与它们在计算图中的某些地方有关？一个更简单的例子是，假设X_A、Y_B、Y_A都是标量变量，那么让Z = X_A * Y_B * Y_A * Y_B，这里Z w.r.t的梯度都是X_A * Y_B * Y_A，但实际上Z到Y_B的梯度是在tensorflow的python中有什么方法可以做到吗？@ how提供了一个示例，说明在重用单个<em
浏览 5提问于2017-04-16得票数 0
我想要一段代码，如果变量不存在，就在作用域中创建一个变量，如果变量已经存在，则访问该变量。我需要它是相同的代码，因为它将被调用多次。但是，Tensorflow需要我指定是否要创建或重用该变量，如下所示： v = tf.get_variabletf.variable_scope("foo", reuse=True):
浏览 69提问于2016-07-24得票数 42
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然而，使用TensorFlow时，我在调用fit时从predict加载学习到的参数时遇到了问题。归根结底，我不知道如何在会话之间重用变量的值。例如,with tf.Session() as sess1: print(sess2.run(x)) # want this to be 1.0, but is 0
浏览 18提问于2017-07-17得票数 4
我使用tensorflow预测不同时间段的金融时间序列。为了划分输入数据，我制作了子样本并用于循环。然而，我得到了一个这样的ValueError； import numpy as np import os
import matplotlib.pyplot
浏览 0提问于2017-09-05得票数 5
我在这里定义了一个类 def __init__(self, scope, task_name, is_train=False, img_shape=(80, 80)): self.is_train = is_train self.__create_network(scope, img_shape=img_shape)
def __create_network(self
浏览 17提问于2017-08-10得票数 1
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因此，我认为在测试模型中没有使用经过训练的变量.
训练和测试模型的唯一区别是批量大小。Trainning Batch = 100~200，Test Batch Size = 1.为什么变量不被重用？
浏览 4提问于2016-08-23得票数 1
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类封装的重用变量和模型
、、、
我想用tensorflow训练一个模型，并且只定义一次图和变量。lbls = np.random.randint(0, 1, (100, ))mdl.train(data, lbls)我期望预测函数重用经过训练的变量只是声明“显式地传递tf.Variable对象”作为共享变量的一种方式。根据我的理解，将变量定义为类变量应该可以做到这一点。我在googled上搜索了很多，但是找不到像这样的类ten
浏览 0提问于2018-03-17得票数 3
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当我们将重用设置为tensorflow中的True时，我想知道后台发生了什么。基本上，当在tensorflow中构建用于培训和测试的模型时，我必须首先在方法中创建模型，然后在可变范围内调用它，如下所示： mse_validation = cal_loss(output_validation, labels_validation)
在tensorflow中创建
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
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我正在学习Tensorflow和双向LSTM网络。我训练了一个模型(下面的代码)来学习文本中的下一个字符。from __future__ import division, print_function
import
浏览 0提问于2018-03-17得票数 0
起初，我以为我误解了Tensorflow API的一些地方。现在，我怀疑我只是误解了在木星笔记本中如何管理可变范围。如果我将所有代码插入到jupyter笔记本中的单个单元格中并运行它，那么Tensorflow的LSTM教程示例工作得很好。cell output
ValueError:变量最初定义在: site-packages\tensorflow\python\
浏览 2提问于2017-09-22得票数 0
我在tensorflow上使用多gpu。在相同的作用域下共享变量会让我感到困惑。但在我的理解中，至少第一个GPU必须创建变量，因为它没有变量可供重用。我还找到了一些为第一个图形处理器设置reuse=False的代码。
那么，正确的方法是什么呢？
浏览 6提问于2017-06-12得票数 1
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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。0' shape=() dtype=float32, numpy=1.0>这意味着同名的变量不能共享相同的内存=float32, numpy=3.0>
<tf.Variable 'UnreadVariable' shape=() dtype=float32, numpy
浏览 6提问于2022-02-05得票数 1
我需要创建LSTM单元，但不是为网络中的权重和偏差创建新的变量，而是LSTM单元中的权重和偏差来自另一个网络的输出，即，我需要能够将张量(而不是变量，例如使用重用)传递给LSTM单元，以用于权重和偏差。有没有办法在Tensorflow中做到这一点？请注意，我的目标不是定义LSTM，而是要知道是否有任何方法可以在当前实现中传递张量。
浏览 1提问于2019-01-18得票数 2
在tensorflow中调用get_variable()函数时，“重用”标志的行为在中定义为AUTO_REUSE：
重用: True，None或tf.AUTO_REUSE；.当启用了急切的执行时，这个参数总是被强制为那么，如何在急切的模式下重用变量呢？这是窃听器还是我漏掉了什么？
浏览 1提问于2018-06-14得票数 6
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我在用Tensorflow建立一个卷积神经网络。W_fc2 = weight_variable([1024, 30])在此之后，我做了一些计算和训练，保存了所有的变量1])))
问题在于vars_list中的变量--当我试图获得它们的形状时--它们仍然没有显示任何变量，但正在运行：
vars_l
浏览 1提问于2016-08-09得票数 0
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当重用设置为True时，我得到“变量测试/basic_lstm_cell/权重已经存在”而没有重用和“变量测试/basic_lstm_cell/权重不存在”。import tensorflow as tfn_steps = 10n_input = 17
words = tf.placeholder
浏览 1提问于2017-03-24得票数 1
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