文章 2024-08-03 来自:开发者社区

【Tensorflow+keras】Keras 用Class类封装的模型如何调试call子函数的模型内部变量

1 引言 keras搭建神经网络模型有三种方式,第一种是使用sequential,第二种函数API,第三种是Class。第二种在IDE直接家断点就可以调试。但是在Class封装的神经网络中,如下,添加断点后,运行是不会进入到调试的。 # 模型 class test_layer(keras.layers.Layer...

文章 2022-10-17 来自:开发者社区

Python-Tensorflow基础(二)变量 Fetch Feed 使用

变量: importtensorflowastf#创建一个常量OP和变量opv=tf.Variable([1,2]) a=tf.constant([3,3]) #增加一个加法 减法opsub=tf.subtract(v,a) add=tf.add(v,sub) #在TensorFlow使用变量要进行初始化操作init=tf.global_variables_initializer() witht....

文章 2022-09-04 来自:开发者社区

深度学习:Tensorflow变量op和可视化TensorBoard

变量op变量也是一种op,是一种特殊的张量能够进行存储持久化,它的值就是张量,默认被训练变量op特点:1、变量op能够持久化保存,普通张量op是不行的2、当定义一个变量op的时候,一定要在会话中去运行初始化3、name参数,在tensorboard显示名字,区分相同op变量的创建tf.Variable(initial_value=NOne, name=None, trainable=True)赋....

文章 2022-07-25 来自:开发者社区

TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测

 目录输出结果LSTM代码   输出结果数据集   LSTM代码1. def LSTM(batch): 2. w_in=weights['in'] 3. b_in=biases['in'] 4. input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in 5. inp...

TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
文章 2021-12-09 来自:开发者社区

Tensorflow |(3)变量的的创建、初始化、保存和加载

Tensorflow |(1)初识TensorflowTensorflow |(2)张量的阶和数据类型及张量操作Tensorflow |(3)变量的的创建、初始化、保存和加载变量的的创建、初始化、保存和加载其实变量的作用在语言中相当,都有存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训练模型时,用变量来存储和更新参数。变量包含张量(Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被....

文章 2021-11-05 来自:开发者社区

TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测

输出结果数据集LSTM代码def LSTM(batch):          w_in=weights['in']    b_in=biases['in']    input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in    input_rnn=tf.reshape(.....

TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
文章 2018-03-09 来自:开发者社区

TensorFlow 变量共享: get_variable

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题。 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1。也就是说,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,....

文章 2017-08-22 来自:开发者社区

TensorFlow教程之进阶指南 3.2 变量:创建、初始化、保存和加载

本文档为TensorFlow参考文档,本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 当训练模型时,用变量来存储和更新参数。变量包含张量 (Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化,模型训练后它们必须被存储到磁盘。这些变量的值可在之后模型训练和分析是被加载。 本文档描述以下两个TensorFlow类。点击以下链接可查看完整的API文档: tf.Variable 类 ...

文章 2017-08-02 来自:开发者社区

TensorFlow教程之进阶指南 3.10 共享变量

本文档为TensorFlow参考文档,本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 共享变量 你可以在怎么使用变量中所描述的方式来创建,初始化,保存及加载单一的变量.但是当创建复杂的模块时,通常你需要共享大量变量集并且如果你还想在同一个地方初始化这所有的变量,我们又该怎么做呢.本教程就是演示如何使用tf.variable_scope() 和tf.get_variable()两个方法来实...

文章 2017-07-19 来自:开发者社区

TensorFlow 基本变量定义,基本操作,矩阵基本操作

使用 TensorFlow 进行基本操作的实例,这个实例主要是使用 TensorFlow 进行了加法运算。 包括使用 constant 常量进行加法运算和使用 placeholder 进行变量加法运算,以及扩展到矩阵的加法运算。 TensorFlow 变量定义,加法运算。 # -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_function...

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