即使在阅读了和教程之后,我对Tensorflow中的会话的理解仍然存在缺陷。一个tf.variable可以在多个会话中使用吗?答案似乎是肯定的(例如,下面的代码),但是在一个程序中我们需要多个会话,而不是一个单独的会话,这样的情况好吗?import tensorflow as tf
x = tf.constant(0.)
wit
我希望将tensorflow变量从旧图复制到新图,然后删除旧图并将新图作为默认值。下面是我的代码,但是它会引发一个AttributeError: 'Graph' object has no attribute 'variable1'。我是坦索弗洛的新手。有人能给我举一个具体的例子吗?import numpy as np
with graph1.as_default():
variable1 = tf.Variable(np.array([2.,-1.]), nam
case embed_matrix, nce_weight, nce_bias
with tf.Session() as sess:在上面的代码中,非常清楚的是,如果有预训练参数(突出显示部分),那么如果有受过训练的参数集(例如神经网络的权重集),我们为什么还要用tf.global_variables_initializer