sess.run

如何为GradientDescentOptimizer设置自适应学习率？

我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下：init=tf.initialize_all_variables()sess=tf.Session()sess.run(init)mse
lcczzu·2019-06-13 13:25

人工智能AI初学笔记

1---printsess.run(hello)^SyntaxError:invalidsyntax解决方法：print(sess.run(hello))2---tensorflow运行方法：（分块运行
AlienIris·2019-06-10 11:50

tf.expand_dims

])l_expand_0=tf.expand_dims(l,axis=0)l_expand_1=tf.expand_dims(l,axis=1)withtf.Session()assess:le_0=sess.run
技术备忘录·2019-05-31 19:22

TensorFlow——训练模型的保存和载入的方法介绍

save即可将模型保存起来，具体的代码流程如下#前面的是定义好的模型结构#前面的代码是模型的定义代码saver=tf.train.Saver()#生成saverwithtf.Session()assess:sess.run
Baby-Lily·2019-05-26 00:00

tensorflow实现将方阵对角线元素置0

tf.matrix_diag两个方法来将方阵对角线置0.tf.diag_part函数返回tensor的对角线元素in:inputs=[[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[4,5,6,7]]in:sess.run
KEE_HA·2019-05-20 21:40

tf.gather()

tf.InteractiveSession()a=tf.constant([5,5,6,6,3,3])b=tf.reshape(tf.range(6),(3,2))b=tf.tile(b,[2,3])sess.run
candy134834·2019-05-06 15:56

TF相关小的知识点

>>>sess.run(tf.reduce_sum(x,axis=0))a
Z.越努力越幸运.PN·2019-05-05 10:46

tensorflow随笔-队列（2）

xQueue=tf.FIFOQueue(100,dtypes=[tf.int32],shapes=[]) withtf.Session()assess: foriinxrange(n): ifi%3==0: sess.run
AI_LX·2019-04-30 20:41

Tensorflow 加载模型 restore 与 init_from_checkpoint的区别

请注意，两种方式中，调用sess.run(tf.global_variables_initializer())的顺序是不一样的，否则会导致:加载失败，使用随机初始化参数。
miangangzhen·2019-04-26 09:37

TensorFlow随笔-四则运算

importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2],[3,4]])b=tf.constant([6,6])result=tf.add(a,b)sess=tf.Session()sess.run
AI_LX·2019-04-25 11:17

tf.global_variables_initializer()什么时候用？

1.问题描述很多时候，我们都会在会话中加入一句：sess.run(tf.global_variables_initializer())至于为什么，好像就是觉得要初始化变量而已，其实，这句话有具体的应用原因
做一只AI小能手·2019-04-06 12:41

tensorflow随笔-求平均值的函数

>>>sess.run(xxx) array([[1.,10.], [3.,30.]],dtype=float32) >>>mymean=tf.reduce_mean(xxx,0) >>>sess.run
AI_LX·2019-04-06 11:16

minimize()的详细讲解笔记

learning_rate=0.1)train_op=opt.minimize(loss)init=tf.initialize_all_variables()withtf.Seesion()assess:sess.run
loveEconomics·2019-04-03 18:35

解决ValueError: Cannot feed value of shape (1,) for Tensor 'Placeholder_1:0', which has shape '(?, 1)'

model.item_input_pos:item_input_pos[i],model.item_input_neg:item_input_neg[i]}ifoutput_adv:loss,output_pos,output_neg=sess.run
qq_36033919·2019-04-02 10:20

TensorFlow函数使用总结

tensor.eval()的意义和sess.run()一样，t.eval()等效于sess.run(t).但是二者也有些微区别,run可以同时运行多个tensor，比如：t=tf.constant(11.0
dream6104·2019-03-20 10:47

TensorFlow-深度学习-05-计算图

而这个简单的运算，我们需要在一个图中运行，而要想使用这张图，我们就要用到熟悉的sess.run()会话操作来运行。参考：https://www.jianshu.co
风极_陨·2019-03-18 21:09

TensorFlow-深度学习-05-计算图

而这个简单的运算，我们需要在一个图中运行，而要想使用这张图，我们就要用到熟悉的sess.run()会话操作来运行。参考：https://www.jianshu.co
风极_陨·2019-03-18 21:09

TensorFlow-深度学习-02-Feed与Fetch

Fetch：x_result,y_result=sess.run([x,y])F
风极_陨·2019-03-17 13:07

TensorFlow-深度学习-02-Feed与Fetch

Fetch：x_result,y_result=sess.run([x,y])F
风极_陨·2019-03-17 13:07

（解决方法）tensorflow ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

，运行importtensorflow没有错误，但是运行测试程序，importtensorflowastfh=tf.constant("hell,TF")sess=tf.Session()print(sess.run
Halsey_·2019-03-12 17:22

tensor和Variable

Tensorimporttensorflowastfx=tf.random_uniform([3,3])#创建一个Tensorwithtf.Session()assess:print(type(x))y=sess.run
明天也要加油鸭·2019-03-05 11:38

tensorflow断点续训

需要保存当前的训练结果下次接着训练全连接反向传播神经网络中，训练过程的代码如下：saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:init_op=tf.global_variables_initializer()sess.run
一位学有余力的同学·2019-03-02 16:22

tensorflow --- 常量、变量和矩阵基本操作

tf.constant(2)b=tf.constant(3)withtf.Session()assess:print("a=2,b=3")print("Additionwithconstants:%i"%sess.run
JingWang111·2019-03-02 14:08

Tensorflow

会话打开方式withtf.Session()assess:result2=sess.run(product)print(result2)神经网络参数与Tensorflow变量在Tensorflow中，变量
兔子不会武·2019-02-28 17:58

tensorflow初级教程

=tf.float32)node2=tf.constant(4.0)#alsotf.float32implicitlyprint(node1,node2)sess=tf.Session()print(sess.run
hellocsz·2019-02-10 18:35

3.2前向传播

神经网络图变量初始化，计算图节点运算都要用会话(with结构)实现withtf.Session()assess:sess.run()变量初始化：在sess.run函数中用tf.global_variables_initializer
cjhxydream·2019-02-02 20:09

Tensorflow核心要点

在tensorflow中，是以计算图的方式来求值的，计算图在代码首次执行的时候就构建好了并存在内存中，因此之后调用sess.run求值都是根据当前存在的计算图来求的，且按照节点之间的依赖关系往前推导其依赖值
AC_hell·2019-01-17 21:00

用Tensorflow搭建网络

linear_model=tf.layers.Dense(units=1)y=linear_model(x)初始化层包含变量的层都需要经过初始化init=tf.global_variables_initializer()sess.run
凌逆战·2019-01-13 23:00

用Tensorflow搭建网络

linear_model=tf.layers.Dense(units=1)y=linear_model(x)初始化层包含变量的层都需要经过初始化init=tf.global_variables_initializer()sess.run
凌逆战·2019-01-13 23:00

用Tensorflow搭建网络

linear_model=tf.layers.Dense(units=1)y=linear_model(x)初始化层包含变量的层都需要经过初始化init=tf.global_variables_initializer()sess.run
凌逆战·2019-01-13 23:00

如何查看张量tensor，并将其转换为numpy数据

然而有时候需要打印变量的数据，可用以下方法来打印：一、importtensorflowastfa=tf.constant(2.1)#定义tensor常量withtf.Session()assess:print(sess.run
bebr·2019-01-13 14:03

tensorflow之argmax与axis

argmax：返回矩阵中的最大索引一维矩阵的例子：input1=tf.constant([1.0,2.0,3.0])withtf.Session()assess:print(sess.run(tf.argmax
g0415shenw·2018-12-31 12:24

tensorflow之矩阵相乘与matmul

今天写个实例：如下：a=tf.constant([[1,2],[3,4]])b=tf.constant([[0,0],[1,0]])c=a*bwithtf.Session()assess:print(sess.run
g0415shenw·2018-12-31 11:06

tensorflow —— tf.Session()

sess.run()用于执行某一个小图片上的功能。sess.run()feed_dict给使用place
rainbow_lucky0106·2018-12-28 21:48

模型的保存和读取

()assess:saver_path=saver.save(sess,"save/model.ckpt")...saver.restore(sess,"save/model.ckpt")print(sess.run
Miracle_520·2018-12-27 15:30

Tensorflow基础语法总结

per_process_gpu_memory_fraction=0.67)sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))sess.run
Liu, Xu·2018-12-16 22:08

【学习笔记】卷积神经网络的过拟合

:importtensorflowastfimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5]).astype('float32')sess=tf.Session()print(sess.run
Canon__·2018-12-16 03:37

numpy和tensor的转换

tensorlfownumpy转tensora=np.zeros((3,3))ta=tf.convert_to_tensor(a)withtf.Session()assess:print(sess.run
深度学习dlai·2018-12-06 16:14

2018-11-29 输出数组值 均匀分布

Const:0",shape=(),dtype=int32)第二种importtensorflowastfa=tf.constant(0.1,shape=(1,10))sess=tf.Session()sess.run
七月那个阿瓜呀·2018-12-05 08:47

值域范围tf.clip_by_value(a,min,max)

importtensorflowastfa=tf.Variable(tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]))withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer
DoubleMilk·2018-12-04 18:50

tf.equal()、tf.cast()、tf.reduce_mean()三个函数的使用

true，不相等falseimporttensorflowastfx=[1,3,0,2]y=[1,4,2,2]equal=tf.equal(x,y)withtf.Session()assess:print(sess.run
菜菜~·2018-12-01 19:37

每天学一点tensorflow——tf.boolean_mask()

day2:tf.boolean_mask()函数的使用，顺便学习>和或者2print("a="+str(sess.run(a)))print("b="+str(sess.run(b)))print("c
小葱抹抹酱·2018-11-27 22:59

TF之eval简述

tensor.eval()的意义和sess.run()一样，t.eval()等效于sess.run(t).但是二者也有些微区别,run可以同时运行多个tensor，比如下面的例子(引用网友的博客)：t=
迷迷糊糊也好·2018-11-27 10:35

机器学习准确率accuracy的几种代码结构参考

tf.reduce_mean()importtensorflowastfimportnumpyasnpA=[1,3,4,5,6]B=[1,3,4,3,2]withtf.Session()assess:print(sess.run
Nicolas Léon Deng·2018-11-23 15:07

关于tf.one_hot()需知其所以然

该命令一般用于costfunctionimporttensorflowastfN_CLASSES=5labels=[1,4,0,2,3,0,1,1]withtf.Session()assess:sess.run
Nicolas Léon Deng·2018-11-16 17:17

怎样知道tensorflow计算用的是CPU还是GPU

sess.run()这行命令前面，加上如下：sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement
Nicolas Léon Deng·2018-10-30 09:45

【学习笔记】softmax回归与mnist编程

，如果我们用sigmoid:sess.run(tf.nn.sigmoid([3.,4.,5.]))array([0.95257413,0.98201376,0.9933072],dtype=float32
Canon__·2018-10-08 09:55

tf.broadcast_to()

tf.broadcast_to(input,shape,name=None)使用案例：importtensorflowastfa=[[1,2,3],[4,5,6]]b=[4,6]sess=tf.Session()print(sess.run
fyq201749·2018-09-19 19:44

tensorboard summary存储数据

存储数据总共分为4步添加记录节点tf.summary.scalar(name,tensor)汇总记录节点summary_op=tf.summary.merge_all()运行汇总节点summary_str=sess.run
墨氲·2018-09-10 00:54

TensorFlow学习中的第一个坑

sess=tf.Session()print(sess.run(hello))你会遇到这样的提示[YourCPUsupportsinstructionsthatthisTensorFlowbinarywasnotcompiledtouse
豪哥的世界·2018-08-28 14:40
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