TensorFlow教程

TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计03:AI模型编程常用（二）

本文主要是介绍TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计03:AI模型编程常用（二），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

上一篇文章：TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计02:AI模型编程常用（一）

AI模型编程常用（二）

  • 7、创建变量
  • 8、变量与计算图可视化
  • 9、TensorFlow变量管理
  • 10、变量保存与恢复(Saver)
    • 保存变量
    • 恢复变量
    • 模型的保存与加载
  • 参考

7、创建变量

对于神经网络而言,参数是一个重要的组成部分。一个网络中往往包含大量的参数。在 TensorFlow 中,变量的作用就是保存网络中的参数,网络参数的更新就是相应变量值的重新赋值。

在TensorFlow中，变量(Variable)是特殊的张量(Tensor)，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。与其他张量不同，变量存在于单个 session.run 调用的上下文之外，也就是说，变量存储的是持久张量，当训练模型时，用变量来存储和更新参数。除此之外，在调用op之前，所有变量都应被显式地初始化过。变量的初始值可以设置成随机数。这样的做法(将网络参数设置成随机数)在实际应用中是很常见的,比如下面这段代码 :


                    

                        这篇关于TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计03:AI模型编程常用（二）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
                    


                


                
                
 

                
                

                    

                        
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