和其他编程语言类似，tensorflow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中，给参数赋予随机初始值最为常见，所以一般也使用随机数给tensorflow中的变量初始化。...w3的初始值则是weights初始值的两倍。在tensorflow中，一个变量的值在被使用之前，这个变量的初始化过程需要被明确地调用。以下样例介绍了如何通过变量实现神经网络的参数并实现前向传播过程。...虽然直接调用每个变量的初始化过程是一个可行的方案，但是当变量数目增多，或者变量之间存在依赖关系时，耽搁调用的方案就比较麻烦了。...这个函数也会自动处理变量之间的依赖关系。变量和张量的关系：在tensorflow中，变量声明函数tf.Variable是一个运算，这个运算的输出结果就是一个张量。...类似张量，维度(shape)和类型(type)也是变量最重要的两个属性。和大部分程序语言类似，变量的类型是不可以改变的。一个变量在构建之后，它的类型就不能再改变了。
这个构造函数创建一个变量Op和一个赋值Op来将变量设置为其初始值。参数：initial_value:张量，或可转换为张量的Python对象，它是变量的初值。...初始值必须指定一个形状，除非validate_shape被设置为False。也可以是可调用的，没有参数，调用时返回初始值。在这种情况下，必须指定dtype。...给定一个复数张量x，这个操作返回一个类型为float32或float64的张量，这是x中每个元素的绝对值。x中所有的元素必须是复数形式?，绝对值为?。...该op由python3中的x // y层划分和python2.7中的来自于future__导入划分生成。x和y必须具有相同的类型，并且结果也必须具有相同的类型。参数：x:实数型张量分子。...valuevalue()返回此变量的最后一个快照。通常不需要调用这个方法，因为所有需要变量值的ops都会通过调用convert_to_张量()自动调用它。返回一个包含变量值的张量。
只有在前向传递中使用变量的部分时，才更新变量片和相应的累积项。...参数：loss: 一个包含要最小化的值的张量，或者一个不带参数的可调用张量，返回要最小化的值。当启用紧急执行时，它必须是可调用的。var_list: tf的可选列表或元组。...aggregation_method: 指定用于合并渐变项的方法。有效值在类AggregationMethod中定义。返回：(梯度，变量)对的列表。变量总是存在的，但梯度可以是零。...(如果为真)允许从保存文件中还原变量，其中变量具有不同的形状，但是相同数量的元素和类型。...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。
类似地，如果您在单个解释器的一个线程中调用invoke()，但是希望在另一个线程上使用张量()，那么在调用张量()之前，必须在线程之间使用同步原语，以确保调用已经返回。...这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。必须{特遣部队。float32 tf.uint8}。如果提供了优化，则忽略此参数。...如果提供了整数类型而没有使用优化，则必须提供quantized_inputs_stats。如果推论类型是tf。...(默认没有)可能产生的异常：ValueError: Invalid arguments.2、convertconvert()基于实例变量转换TensorFlow GraphDef。
只有在前向传递中使用变量的部分时，才更新变量片和相应的累积项。...参数:loss: 一个包含要最小化的值的张量，或者一个不带参数的可调用张量，返回要最小化的值。当启用紧急执行时，它必须是可调用的。var_list: tf的可选列表或元组。...aggregation_method: 指定用于合并渐变项的方法。有效值在类AggregationMethod中定义。返回:(梯度，变量)对的列表。变量总是存在的，但梯度可以是零。...aggregation_method: 指定用于合并渐变项的方法。有效值在类AggregationMethod中定义。...一个包含梯度的张量，用来计算损耗。返回值:更新var_list中的变量的操作。如果global_step不是None，该操作也会递增global_step。
n _ neurons x d; W 的列必须与 X.T 的行匹配。...它们只是张量变量。...如果没有增强的错误消息或可视化，我们就无法知道是哪个操作符或操作对象导致了异常。...，将重点放在张量变量的形状上。...那么在张量库的内置预建网络层中触发的异常又会如何呢？ 理清预建层中触发的异常 TensorSensor 可视化进入你选择的张量库前的最后一段代码。
这个函数验证obj是否表示这个图的一个元素，如果不是，则给出一个有用的错误消息。此函数是从会话API中的外部参数引用获取/验证允许类型之一的对象的规范方法。可以从多个线程并发地调用此方法。...参数： control_input:在运行上下文中定义的操作之前必须执行或计算的操作或张量对象的列表。也可以是None来清除控件依赖项。...这对应于定义操作的原型的OpDef.name字段。 inputs:张量对象的列表，这些张量对象将作为操作的输入。 dtypes:(可选)一个DType对象列表，该对象将是操作生成的张量的类型。...input_types:(可选)将是操作所使用的张量的类型的DTypes列表。默认情况下，在输入中使用每个输入的基本DType。期望引用类型输入的操作必须显式指定input_types。...例如，变量赋值op .assign()必须与tf协同使用。变量v和不兼容的设备范围将被忽略。 参数： device_name_or_function:要在上下文中使用的设备名称或函数。
当调用的时候，这个方法按照下面的方式完成一组计算：首先从请求的输出开始，然后从后往前自行，根据一系列的依赖计算必须执行的结点。因此，图的计算部分取决于我们的输出查询。...通过图形的基本数据单位是数值、布尔值或字符串元素。当我们从上一个代码示例中打印出张量对象c时，我们看到它的数据类型是一个浮点数。因为我们没有指定数据的类型，所以TensorFlow自动默认为它。...与其他的 Tensor 对象类似，变量也可以作为图中其他操作的输入 变量的使用可通过两步搞定： 调用 tf.Variable() 函数，以创建一个变量并定义其初始值 通过在 session 会话中执行...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...然后创建一个Tensor，它是将x乘以2的运算。 注意，还没有为 x 定义初始值。 现在定义了操作（y），可在会话中运行。创建一个会话对象，然后只运行 y 变量。
图 3：左：生成的图在 Tensorboard 中可视化；右：生成的变量（在 debug 模式下运行时从 PyCharm 调试器获取的屏幕截图） 为了实际评估节点，必须在会话内运行计算图。...为此，我们必须调用「变量初始值设定项操作」，并在 session 上运行该操作。...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。...TensorBoard 的创建是为了帮助你了解模型中张量的流动，以便调试和优化模型。它通常用于两项任务: 1. 图形可视化 2....编写摘要（或可视化学习） 在本教程中，我们将介绍 TensorBoard 的上述两项主要用法。尽早学习使用 TensorBoard，可以让使用 TensorFlow 的工作更有趣也更有成效。 1.
如果变量存在，函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在，会根据给定形状和初始值创建变量。...参数：name:新变量或现有变量的名称。shape:新变量或现有变量的形状。dtype:新变量或现有变量的类型(默认为DT_FLOAT)。initializer:如果创建了变量的初始化器。...可以是初始化器对象，也可以是张量。如果它是一个张量，它的形状必须是已知的，除非validate_shape是假的。...regularizer:A(张量->张量或无)函数;将其应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys中。正则化-损耗，可用于正则化。...函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。在进行异步分布式培训时使用约束并不安全。synchronization:指示何时聚合分布式变量。
import tensorflow as tfg1 = tf.graph( )with g1.as_default( ): #在计算图g1中定义变量“v”，并设置初始值为0。...“v”，并设置初始值为1。...从上面的代码的运行结果可以看出，一个张量中主要保存了三个属性：名字(name)、维度(shape)和类型(type)。...张量的第三个属性是类型(type)，每一个张量会有一个唯一的类型。tensorflow会对参与运算的所有张量进行类型的检查，当发现类型不匹配时会报错。...以下代码展示了通过设定默认会话计算张量的取值。以下代码也可以完成相同的功能。
： 图 3：左：生成的图在 Tensorboard 中可视化；右：生成的变量（在 debug 模式下运行时从 PyCharm 调试器获取的屏幕截图） 为了实际评估节点，必须在会话内运行计算图...为此，我们必须调用「变量初始值设定项操作」，并在 session 上运行该操作。...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。...完全配置好后，TensorBoard 窗口将呈现与下图类似的画面： TensorBoard 的创建是为了帮助你了解模型中张量的流动，以便调试和优化模型。它通常用于两项任务: 1....编写摘要（或可视化学习） 在本教程中，我们将介绍 TensorBoard 的上述两项主要用法。尽早学习使用 TensorBoard，可以让使用 TensorFlow 的工作更有趣也更有成效。
如果这两种类型都是list子类型(允许可跟踪依赖项跟踪中的“list”和“_ListWrapper”进行相等比较)，那么这两种类型也将被认为是相同的。...结构中的所有结构必须具有相同的特性，返回值将包含具有相同结构布局的结果。参数：func:一个可调用的函数，它接受的参数和结构一样多。...**kwargs:有效的关键字args是:check_types:如果设置为True(默认值)，结构中的迭代器类型必须相同(例如map_structure(func，[1]，(1，))，这会引发类型错误异常...拉格张量被展开成它们的分量张量。如果为False(默认值)，则不展开复合张量。...如果有不同的序列类型，且check_types为False，则将使用第一个结构的序列类型。
这允许训练程序调用方法直接从训练循环中将数据添加到文件中，而不会减慢训练的速度。...此方法将提供的会话包装在事件协议缓冲区中，并将其添加到事件文件中。参数：session_log: 一个SessionLog协议缓冲区。global_step: 号码。可选的全局步骤值，以记录摘要。...此方法将提供的摘要封装在事件协议缓冲区中，并将其添加到事件文件中。你可以使用tf.Session.run或tf.张量来传递计算任何总结op的结果。对这个函数求eval。...图像由张量构成，张量必须为4-D，形状[batch_size, height, width, channels]，通道可以是：1: 张量被解释为灰度。3: 张量被解释为RGB。...collections: 可选的图形集合键列表。新的summary op被添加到这些集合中。默认为[]。name: 操作的名称(可选)。返回值：字符串类型的标量张量。
以下新增功能支持使安全代码获得更好的性能的主题： 无需固定即可访问固定的字段。 可以重新分配 ref 本地变量。 可以使用 stackalloc 数组上的初始值设定项。...1.3 stackalloc 数组支持初始值设定项 当你对数组中的元素的值进行初始值设定时，你已能够指定该值： var arr = new int[3] {1, 2, 3}; var arr2 = new...若要使用只读引用参数调用版本，必须在调用方法前添加 in 修饰符。 有关详细信息，请参阅有关 in 参数修饰符的文章。...2.4 扩展初始值设定项中的表达式变量 已对在 C# 7.0 中添加的允许 out 变量声明的语法进行了扩展，以包含字段初始值设定项、属性初始值设定项、构造函数初始值设定项和查询子句。...静态上下文（其中隐式 this 实例接收器无法使用）包含未定义 this 的成员的正文（例如，静态成员），以及不能使用 this 的位置（例如，字段初始值设定项和构造函数初始值设定项）。
使用with关键字指定对tf.Operation.run或tf.张量的调用。eval应该在这个会话中执行。...返回的可调用函数将接受len(feed_list)参数，其类型必须与feed_list的各个元素的提要值兼容。例如，如果feed_list的元素i是tf。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...资源容器分布在与目标相同的集群中的所有worker上。当重置目标上的资源容器时，将清除与该容器关联的资源。特别是，容器中的所有变量都将成为未定义的:它们将丢失它们的值和形状。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。
参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...biases_regularizer:可选的偏差调整器。reuse:是否应该重用层及其变量。为了能够重用层范围，必须给出。...第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。参数：logits: N维张量，其中N > 1。scope:variable_scope的可选作用域。返回值：一个形状和类型与logits相同的“张量”。...只支持浮点类型返回值：生成单位方差张量的初始化器可能产生的异常：ValueError: if `dtype` is not a floating point type.TypeError: if `mode
对象初始值设定项 使用对象初始值设定项，你可以在创建对象时向对象的任何可访问字段或属性分配值，而无需调用后跟赋值语句行的构造函数。...利用对象初始值设定项语法，你可为构造函数指定参数或忽略参数（以及括号语法）。 以下示例演示如何使用具有命名类型 Cat 的对象初始值设定项以及如何调用无参数构造函数。...查询表达式常使用只能通过使用对象初始值设定项进行初始化的匿名类型，如下面的声明所示。...元素初始值设定项可以是简单的值、表达式或对象初始值设定项。 通过使用集合初始值设定项，无需指定多个调用；编译器将自动添加这些调用。...Add 方法允许，则可以将 null 指定为集合初始值设定项中的一个元素。
参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。...如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。...在脱队列时填充给定的维度，以便批处理中的张量具有相同的形状。allow_smaller_final_batch: (可选)布尔。如果为真，如果队列中没有足够的项，则允许最后的批处理更小。...返回值:与张量类型相同的张量列表或字典(除非输入是一个由一个元素组成的列表，否则它返回一个张量，而不是一个列表)。
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