چگونه می توان متغیر TensorFlow را مقداردهی اولیه کرد؟
چگونه می توان متغیر TensorFlow را مقداردهی اولیه کرد؟

تصویری: چگونه می توان متغیر TensorFlow را مقداردهی اولیه کرد؟

تصویری: چگونه می توان متغیر TensorFlow را مقداردهی اولیه کرد؟
تصویری: متغیر Tensorflow 7 (آموزش شبکه های عصبی) 2024, نوامبر
Anonim

به مقداردهی اولیه جدید متغیر از ارزش دیگری متغیر از دیگری استفاده کنید متغیر ویژگی () initialized_value (). می توانید استفاده کنید اولیه شده مستقیماً به عنوان مقدار اولیه برای جدید ارزش گذاری می شود متغیر ، یا می توانید از آن مانند سایر موارد استفاده کنید تنسور برای محاسبه مقدار جدید متغیر.

در این رابطه ، متغیر TensorFlow چیست؟

آ متغیر TensorFlow این بهترین راه برای نشان دادن حالت مشترک و مداوم است که توسط برنامه شما دستکاری شده است. متغیر نشان دهنده یک تانسور است که مقدار آن را می توان با اجرای عملیات روی آن تغییر داد. عملیات های خاص به شما امکان می دهد مقادیر این تانسور را بخوانید و تغییر دهید. کتابخانه های سطح بالاتر مانند tf. keras استفاده از tf.

همچنین بدانید، چگونه می توان از متغیرها در TensorFlow استفاده مجدد کرد؟ کلمات پایانی

  1. استفاده مجدد به معنی به اشتراک گذاری متغیر یکسان بین اشیاء مختلف است.
  2. اگر می‌خواهید متغیری را به اشتراک بگذارید، بار دوم که به آن اشاره می‌کنید، باید به صراحت «reuse=True» را در محدوده متغیر متغیری که می‌خواهید دوباره استفاده کنید، یا مشخص کنید.
  3. محدوده متغیر را روی "استفاده مجدد = tf. AUTO_REUSE" تنظیم کنید

علاوه بر موارد بالا ، چگونه می توانم متغیر TensorFlow را چاپ کنم؟

[A]: به چاپ مقدار تانسور بدون بازگشت آن به برنامه پایتون ، می توانید از tf استفاده کنید. چاپ () اپراتور ، همانطور که آندریج در پاسخ دیگری پیشنهاد می کند. توجه داشته باشید که برای مشاهده خروجی این عملیات که در خروجی استاندارد چاپ شده است ، هنوز باید قسمتی از نمودار را اجرا کنید. اگر در حال پخش هستید TensorFlow ، tf.

TF Global_variables_initializer () چیست؟

global_variables_initializer() در یک جلسه آیا متغیرهای شما مقادیری را که هنگام اعلام آنها به آنها گفته اید نگه می دارند ( tf به متغیر( tf به متغیر () چندین گزینه به نمودار اضافه می کند: op متغیر که مقدار متغیر را نگه می دارد. op اولیه کننده که متغیر را در مقدار اولیه خود تنظیم می کند.

توصیه شده: