Video: Bir TensorFlow değişkenini nasıl başlatırsınız?
2024 Yazar: Stanley Ellington | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-16 00:24
NS başlatmak yeni değişken başkasının değerinden değişken diğerini kullan değişkenler initialized_value() özelliği. kullanabilirsiniz başlatıldı değeri doğrudan yeni için ilk değer olarak değişken , ya da başka herhangi biri olarak kullanabilirsiniz tensör yeni bir değer hesaplamak için değişken.
Bu bağlamda, TensorFlow değişkeni nedir?
A TensorFlow değişkeni programınız tarafından manipüle edilen paylaşılan, kalıcı durumu temsil etmenin en iyi yoludur. Değişken üzerinde ops çalıştırılarak değeri değiştirilebilen bir tensörü temsil eder. Belirli işlemler, bu tensörün değerlerini okumanıza ve değiştirmenize izin verir. Tf gibi daha yüksek seviyeli kütüphaneler. keras tf kullanır.
Ayrıca TensorFlow'da değişkenleri nasıl yeniden kullanacağınızı da bilin. Son sözler
- yeniden kullanım, aynı değişkeni farklı nesneler arasında paylaşmak anlamına gelir.
- Bir değişkeni paylaşmak istiyorsanız, buna ikinci kez başvurduğunuzda, yeniden kullanmak istediğiniz değişkenin değişken kapsamında veya açıkça “reuse=True” belirtmeniz gerekir.
- değişken kapsamını "reuse=tf. AUTO_REUSE" olarak ayarlayın
Yukarıdakilerin yanı sıra, bir TensorFlow değişkenini nasıl yazdırırım?
[A]: Yazdır bir tensörün değerini Python programınıza döndürmeden, tf'yi kullanabilirsiniz. Yazdır () operatörü, Andrzej'in başka bir cevapta önerdiği gibi. Standart çıktıya yazdırılan bu işlemin çıktısını görmek için grafiğin bir bölümünü çalıştırmanız gerektiğini unutmayın. Dağıtılmış olarak çalıştırıyorsanız TensorFlow , tf.
TF Global_variables_initializer() nedir?
global_variables_initializer() bir oturumda değişkenleriniz, onları bildirdiğinizde tutmalarını söylediğiniz değerleri tutacak mı ( tf . Değişken( tf . Değişken () grafiğe birkaç işlem ekler: Değişken değerini tutan bir değişken op. Değişkeni başlangıç değerine ayarlayan bir başlatıcı işlemi.
Önerilen:
Bir TensorFlow grafiğini nasıl kaydedersiniz?
TensorFlow bir dosyaya kaydetme/bir dosyadan grafik yükleme Modelin değişkenlerini bir tf kullanarak bir kontrol noktası dosyasına (.ckpt) kaydedin. Bir modeli a'ya kaydedin. pb dosyasını açın ve tf kullanarak tekrar yükleyin. a'dan bir modele yükleyin. Grafiği ve ağırlıkları birlikte kaydetmek için grafiği dondurun (kaynak) Modeli kaydetmek için as_graph_def() kullanın ve ağırlıklar/değişkenler için bunları sabitlerle eşleştirin (kaynak)
Bir TensorFlow modeline nasıl hizmet edersiniz?
Bir Tensorflow modeli sunmak için Tensorflow programınızdan bir SavedModel'i dışa aktarmanız yeterlidir. SavedModel, daha yüksek seviyeli sistemlerin ve araçların TensorFlow modellerini üretmesini, tüketmesini ve dönüştürmesini sağlayan, dilden bağımsız, kurtarılabilir, hermetik bir serileştirme formatıdır
Değişkenleri TensorFlow'da nasıl yeniden kullanırsınız?
Son sözcüklerin yeniden kullanımı, aynı değişkenin farklı nesneler arasında paylaşılması anlamına gelir. Bir değişkeni paylaşmak istiyorsanız, buna ikinci kez başvurduğunuzda, yeniden kullanmak istediğiniz değişkenin değişken kapsamında veya açıkça “reuse=True” belirtmeniz gerekir. değişken kapsamını "reuse=tf.AUTO_REUSE" olarak ayarlayın
TensorFlow grafiğini nasıl gösterirsiniz?
Kendi grafiğinizi görmek için TensorBoard'u işin günlük dizinine yönlendirerek çalıştırın, üst bölmedeki grafik sekmesine tıklayın ve sol üst köşedeki menüyü kullanarak uygun çalışmayı seçin
Bir yönetici özeti örneğini nasıl başlatırsınız?
Etkili Yönetici Özeti Nasıl Yazılır Yönetici özetleri aşağıdaki bileşenleri içermelidir: En son yazın. Okuyucunun dikkatini çekin. Yönetici özetinizin kendi başına ayakta durabileceğinden emin olun. Yönetici özetini, iş planınızın daha yoğun bir versiyonu olarak düşünün. Destekleyici araştırmaları dahil edin. Mümkün olduğunca kaynatın