- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
目前,我有以下代码:
x = tf.placeholder(tf.int32, name = "x")
y = tf.Variable(0, name="y")
y = 2*x**2 + 5
for i in range(1,10):
print("Value of y for x = ",i, " is: ",sess.run(y, feed_dict={x:i}))
但是,当我尝试在 tensorboard 上显示它时,它变得一团糟。理想情况下我想做 y= tf.Variable(2*x**2 +5) 但 tensorflow 抛出一个错误告诉我 x 未初始化。或者也许我不应该使用 tf.Variable 而使用其他东西?
最佳答案
如果你真的想用 tf.Variable
做到这一点,您可以通过两种方式做到这一点。您可以使用所需的表达式作为变量的初始化值。然后,当您初始化变量时,您在 feed_dict
中传递 x
值。
import tensorflow as tf
# Placeholder shape must be specified or use validate_shape=False in tf.Variable
x = tf.placeholder(tf.int32, (), name="x")
# Initialization value for variable is desired expression
y = tf.Variable(2 * x ** 2 + 5, name="y")
with tf.Session() as sess:
for i in range(1,10):
# Initialize variable on each iteration
sess.run(y.initializer, feed_dict={x: i})
# Show value
print("Value of y for x =", i , "is:", sess.run(y))
或者,您可以用 tf.assign
做同样的事情手术。在这种情况下,您在运行分配时传递了 x
值。
import tensorflow as tf
# Here placeholder shape is not stricly required as tf.Variable already gives the shape
x = tf.placeholder(tf.int32, name="x")
# Specify some initialization value for variable
y = tf.Variable(0, name="y")
# Assign expression value to variable
y_assigned = tf.assign(y, 2 * x** 2 + 5)
# Initialization can be skipped in this case since we always assign new value
with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess:
for i in range(1,10):
# Assign vale to variable in each iteration (and get value after assignment)
print("Value of y for x =", i , "is:", sess.run(y_assigned, feed_dict={x: i}))
然而,作为pointed out by Nakor ,如果 y
只是被认为是 x
所取值的表达式的结果,则可能不需要变量。变量的用途是保存一个值,该值将在以后调用 run
时保留。因此,只有当您想根据 x
将 y
设置为某个值时才需要它,然后即使 x
更改也保持相同的值(或者即使根本没有提供 x
)。
关于python - 如何使用占位符分配 tf.Variables?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57090420/
在 Tensorflow(从 v1.2.1 开始)中,似乎有(至少)两个并行 API 来构建计算图。 tf.nn 中有函数,如 conv2d、avg_pool、relu、dropout,tf.laye
我正在处理眼睛轨迹数据和卷积神经网络。我被要求使用 tf.reduce_max(lastconv, axis=2)代替 MaxPooling 层和 tf.reduce_sum(lastconv,axi
TensorFlow 提供了 3 种不同的数据存储格式 tf.train.Feature .它们是: tf.train.BytesList tf.train.FloatList tf.train.In
我正在尝试为上下文强盗问题 (https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part
我在使用 Tensorflow 时遇到问题: 以下代码为卷积 block 生成正确的图: def conv_layer(self, inputs, filter_size = 3, num_filte
我正在将我的训练循环迁移到 Tensorflow 2.0 API .在急切执行模式下,tf.GradientTape替换 tf.gradients .问题是,它们是否具有相同的功能?具体来说: 在函数
tensorflow 中 tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)) 的目的是什么? 更多上下文:
我一直在努力学习 TensorFlow,我注意到不同的函数用于相同的目标。例如,为了平方变量,我看到了 tf.square()、tf.math.square() 和 tf.keras.backend.
我正在尝试使用自动编码器开发图像着色器。有 13000 张训练图像。如果我使用 tf.data,每个 epoch 大约需要 45 分钟,如果我使用 tf.utils.keras.Sequence 大约
我尝试按照 tensorflow 教程实现 MNIST CNN 神经网络,并找到这些实现 softmax 交叉熵的方法给出了不同的结果: (1) 不好的结果 softmax = tf.nn.softm
其实,我正在coursera上做deeplearning.ai的作业“Art Generation with Neural Style Transfer”。在函数 compute_layer_styl
训练神经网络学习“异或” 我正在尝试使用“批量归一化”,我创建了一个批量归一化层函数“batch_norm1”。 import tensorflow as tf import nump
我正在尝试协调来自 TF“图形和 session ”指南以及 TF“Keras”指南和 TF Estimators 指南的信息。现在在前者中它说 tf.Session 使计算图能够访问物理硬件以执行图
我正在关注此处的多层感知器示例:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples我对函数 tf.nn.softmax_cross_entropy
回到 TensorFlow = 2.0 中消失了。因此,像这样的解决方案...... with tf.variable_scope("foo"): with tf.variable_scope
我按照官方网站中的步骤安装了tensorflow。但是,在该网站中,作为安装的最后一步,他们给出了一行代码来“验证安装”。但他们没有告诉这段代码会给出什么输出。 该行是: python -c "imp
代码: x = tf.constant([1.,2.,3.], shape = (3,2,4)) y = tf.constant([1.,2.,3.], shape = (3,21,4)) tf.ma
我正在尝试从 Github 训练一个 3D 分割网络.我的模型是用 Keras (Python) 实现的,这是一个典型的 U-Net 模型。模型,总结如下, Model: "functional_3"
我正在使用 TensorFlow 2。我正在尝试优化一个函数,该函数使用经过训练的 tensorflow 模型(毒药)的损失。 @tf.function def totalloss(x): x
试图了解 keras 优化器中的 SGD 优化代码 (source code)。在 get_updates 模块中,我们有: # momentum shapes = [K.int_shape(p) f
我是一名优秀的程序员,十分优秀!