Video: Kako pokrećete varijablu TensorFlow?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-16 00:17
Do inicijalizirati novi promjenjivo od vrijednosti drugog promjenjivo upotrijebi drugu varijable svojstvo inicijalizirane_vrijednosti(). Možete koristiti inicijaliziran vrijednost izravno kao početna vrijednost za novu promjenjivo , ili ga možete koristiti kao bilo koji drugi tenzor za izračunavanje vrijednosti za novo promjenjivo.
S tim u vezi, što je varijabla TensorFlow?
A TensorFlow varijabla je najbolji način za predstavljanje zajedničkog, trajnog stanja kojim manipulira vaš program. Varijabilna predstavlja tenzor čija se vrijednost može promijeniti pokretanjem ops na njemu. Određene operacije omogućuju vam čitanje i izmjenu vrijednosti ovog tenzora. Knjižnice više razine poput tf. keras koriste tf.
Također znajte, kako ponovno koristiti varijable u TensorFlow -u? Završne riječi
- ponovna upotreba znači dijeljenje iste varijable između različitih objekata.
- Ako želite dijeliti varijablu, drugi put kada se na to obratite, morate izričito navesti “reuse = True” u opsegu varijable koju želite ponovno upotrijebiti, ili.
- postavite opseg varijable na "reuse=tf. AUTO_REUSE"
Osim gore navedenog, kako mogu ispisati varijablu TensorFlow?
[A]: Za ispisati vrijednost tenzora bez vraćanja u vaš Python program, možete koristiti tf. Ispis () operator, kao što Andrzej sugerira u drugom odgovoru. Imajte na umu da još uvijek morate pokrenuti dio grafikona da biste vidjeli izlaz ove operacije, koja je ispisana na standardni izlaz. Ako trčite distribuirano TensorFlow , tf.
Što je TF Global_variables_initializer ()?
global_variables_initializer() u sesiji će vaše varijable sadržavati vrijednosti koje ste im rekli da drže kada ih deklarirate ( tf . Varijabla ( tf . Varijabilna () dodaje nekoliko operacija grafikonu: Varijabla op koja sadrži vrijednost varijable. Inicijalizator op koji postavlja varijablu na početnu vrijednost.
Preporučeni:
Kako spremiti TensorFlow graf?
Spremanje TensorFlow-a u/učitavanje grafa iz datoteke Spremite varijable modela u datoteku kontrolne točke (. ckpt) koristeći tf. Spremite model u a. pb datoteku i ponovno je učitajte koristeći tf. Učitajte u model iz a. Zamrznite graf da biste zajedno spremili graf i težine (izvor) Koristite as_graph_def() za spremanje modela, a za težine/varijable mapirajte ih u konstante (izvor)
Kako služite TensorFlow modelu?
Kako biste poslužili model Tensorflow, jednostavno izvezite SavedModel iz vašeg Tensorflow programa. SavedModel je jezično neutralan, povrativi, hermetički serijalizacijski format koji omogućuje sustavima i alatima više razine da proizvode, konzumiraju i transformiraju TensorFlow modele
Što je .PB datoteka TensorFlow?
Pb označava protobuf. U TensorFlowu, protbuf datoteka sadrži definiciju grafa kao i težine modela. Dakle, pb datoteka je sve što vam je potrebno da biste mogli pokrenuti dati obučeni model. S obzirom na pb datoteku, možete je učitati na sljedeći način
Kako prikazati TensorFlow graf?
Da biste vidjeli svoj vlastiti graf, pokrenite TensorBoard usmjeravajući ga na direktorij dnevnika posla, kliknite karticu grafa u gornjem oknu i odaberite odgovarajuće pokretanje pomoću izbornika u gornjem lijevom kutu
Kako mogu stvoriti globalnu varijablu u TypeScript-u?
Sintaksa tipa za deklariranje varijable u TypeScript-u je uključiti dvotočku (:) nakon naziva varijable, nakon čega slijedi njezin tip. Baš kao i u JavaScriptu, koristimo ključnu riječ var za deklariranje varijable. Deklarirajte njegovu vrstu i vrijednost u jednoj izjavi