Video: Kako pokrećete TensorFlow varijablu?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-16 00:14
To inicijalizirati novi varijabilna od vrednosti drugog varijabilna upotrijebi drugu varijable initialized_value () svojstvo. Možete koristiti inicijalizirano vrijednost direktno kao početna vrijednost za novi varijabilna , ili ga možete koristiti kao bilo koji drugi tenzor za izračunavanje vrijednosti za novo varijabilna.
S tim u vezi, šta je TensorFlow varijabla?
A TensorFlow varijabla je najbolji način za predstavljanje zajedničkog, trajnog stanja kojim manipulira vaš program. Variable predstavlja tenzor čija se vrijednost može promijeniti pokretanjem ops na njemu. Određene operacije vam omogućuju čitanje i izmjenu vrijednosti ovog tenzora. Biblioteke višeg nivoa poput tf. keras koristi tf.
Takođe znajte, kako ponovo koristite 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 ponovo koristiti, ili.
- postavite opseg varijable na “reuse = tf. AUTO_REUSE”
Osim gore navedenog, kako mogu odštampati TensorFlow varijablu?
[A]: Za print vrijednost tenzora bez vraćanja u vaš Python program, možete koristiti tf. Print () 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 radite distribuirano TensorFlow , tf.
Šta je TF Global_variables_initializer ()?
global_variables_initializer() u sesiji će vaše varijable držati vrijednosti koje ste im rekli da drže kada ih deklarirate ( tf . Varijabla ( tf . Variable () dodaje nekoliko operacija grafikonu: Promenljiva op koja sadrži vrednost promenljive. Inicijalizator op koji postavlja varijablu na početnu vrijednost.
Preporučuje se:
Kako sačuvati TensorFlow graf?
TensorFlow spremanje u/učitavanje grafa iz datoteke Sačuvajte varijable modela u datoteku kontrolne tačke (. ckpt) koristeći tf. Sačuvajte model u a. pb datoteku i ponovo je učitajte koristeći tf. Učitajte u model iz a. Zamrznite graf da sačuvate graf i težine zajedno (izvor) Koristite as_graph_def() da sačuvate model, a za težine/varijable mapirajte ih u konstante (izvor)
Kako služite TensorFlow modelu?
Da biste poslužili model Tensorflow, jednostavno izvezite SavedModel iz vašeg Tensorflow programa. SavedModel je jezički neutralan, povrativi, hermetički serijalizacijski format koji omogućava sistemima i alatima višeg nivoa da proizvode, koriste i transformiraju TensorFlow modele
Šta je.PB datoteka TensorFlow?
Pb je skraćenica za protobuf. U TensorFlow-u, 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 se prikazuje TensorFlow graf?
Da vidite svoj vlastiti graf, pokrenite TensorBoard usmjeravajući ga na direktorij dnevnika posla, kliknite na karticu grafa u gornjem oknu i odaberite odgovarajuće pokretanje koristeći meni u gornjem lijevom kutu
Kako da kreiram globalnu varijablu u TypeScript-u?
Sintaksa tipa za deklarisanje varijable u TypeScript-u je uključiti dvotočku (:) iza imena varijable, nakon čega slijedi njen tip. Baš kao i u JavaScriptu, koristimo ključnu riječ var za deklariranje varijable. Deklarirajte njegov tip i vrijednost u jednoj izjavi