sess.run

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

[Tensorflow] 参数保存剖析

在tf.global_variables()里可以看到所有参数print(tf.global_variables())print(sess.run(tf.global_variables())显示其中的数值这里的名称
全意·2018-08-26 21:45

如何输出查看tensorflow内的变量值

内的变量值可以用以下方法1.用tf.Session()函数importtensorflowastf#sess=tf.Session()#w1=tf.Variable(5,dtype=tf.int32)#sess.run
sa726663676·2018-08-19 09:44

TebsorFlow基本语法

=tf.constant(10)b=tf.constant(20)#定义一种操作，建立一种关系c=tf.add(a,b)#通过会话真正执行代码操作withtf.Session()assess:ret=sess.run
Python疯子·2018-08-19 02:52

简单的线性回归实现模型的存储和读取

和这篇文章对比https://blog.csdn.net/fanzonghao/article/details/81023730不希望重复定义图上的运算，也就是在模型恢复过程中，不想sess.run(init
DL_fan·2018-08-13 21:30

tensorflow placeholder函数赋值

(1,100,100).reshape(1,100)x=tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[1,None])withtf.Session()assess:out=sess.run
LoveWeeknd·2018-08-09 16:35

tensorflow变量打印或转换为numpy格式

）使用sess=tf.InteractiveSession()例子：hb=tf.Variable(tf.zeros(100),dtype=tf.float32)hb.initializer.run()sess.run
哈代的随想·2018-07-30 11:49

tensorflow 打印内存中的变量方法

法一：循环打印模板for(x,y)inzip(tf.global_variables(),sess.run(tf.global_variables())):print'\n',x,y实例#coding=
JNingWei·2018-07-30 09:42

对TensorFlow的assign赋值用法详解

importtensorflowastfimportnumpyasnpx=tf.Variable(0)init=tf.initialize_all_variables()sess=tf.InteractiveSession()sess.run
mustar_2017·2018-07-30 09:30

tensorflow学习笔记（1）：sess.run()

原址：https://www.2cto.com/kf/201610/559887.htmlsession.run()session.run([fetch1,fetch2])importtensorflowastfstate=tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32)one=tf.constant(1.0,dtype=tf.float32)new_val=tf.add(sta
David_Yang_7·2018-07-27 10:55

对Tensorflow中的矩阵运算函数详解

tf.diag(diagonal,name=None)#生成对角矩阵importtensorflowastf;diagonal=[1,1,1,1]withtf.Session()assess:print(sess.run
昆仑-郑教主·2018-07-27 09:31

TensorFlow 合并/连接数组的方法

tf.Variable([1,2,3])c=tf.concat(0,[a,b])init_op=tf.initialize_all_variables()withtf.Session()assess:sess.run
guotong1988·2018-07-27 09:30

tensorflow tf.Variable()和tf.get_variable()详解

通过变量维持图graph的状态，以便在sess.run()中执行；可以用Variable类创建一个实例在图中增加变量；Args参数说明:initial_value：Tensor或可转换为Tensor的Python
朔方_·2018-07-26 22:53

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH6_1 输入手写数字输出识别结果

输入手写数字输出识别结果实现断点续训输入真实图片,输出预测结果实现断点续训，在mnist_backward.py里加入三行代码即可：withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer
一颗Lychee·2018-07-19 10:34

TensorFlow 常见错误与解决方法——长期不定时更新

Cannotinterpretfeed_dictkeyasTensor:Cannotconvertabuiltin_function_or_methodintoaTensor.错误代码如下：_,summary,train_cost=sess.run
seniusen·2018-07-15 14:52

sess.run()踩过的坑

最近在做图像重建方面的论文复现，其中psnr是一个很重要的指标，tensorflow有写好的代码：tf.image.psnr()直接调用就好，里面的参数可以是tensor也可以是uinit8，复现中我选择了使用tensor进行计算psnr。下面是我的坑，图像重建效果还是很好，利用原图像和未重建图像求的psnr还是挺正常的，接近23db，但是利用重建图像和原图像求的psnr居然仅仅是17db左右，s
开心95·2018-07-15 00:44

Tensorflow笔记__实现断点续训功能

在反向传播算法中，训练代码如下：saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:init_op=tf.global_variables_initializer()sess.run
Li_haiyu·2018-07-03 14:15

函数 tf.cast()

反之也可以二、例子【code】a=tf.Variable([1,0,0,1,1])b=tf.cast(a,dtype=tf.bool)sess=tf.Session()sess.run(tf.initi
qq_30868235·2018-07-02 12:13

tensorflo中利用tf.concat()将Tensor矩阵按照某一个维度连接

concat_dim,values,name='concat')除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数concat_dim：必须是一个数，表明在哪一维上连接>>print(sess.run
甄同学·2018-06-28 17:00

tf.truncated_normal_initializer 从截断的正态分布中输出随机值。

stddev=0.1,seed=1)v=tf.get_variable('v',[1],initializer=t)withtf.Session()assess:foriinrange(1,10,1):sess.run
湾区人工智能·2018-06-25 16:53

tensorflow 中查看张量值和张量大小

通过withtf.Session()assess:print(sess.run(y))即可打印出变量的值。
Robert--cao·2018-06-23 15:41

tensorflow运行提示未编译使用SSE4.1，SSE4.2等问题的解决方法

importtensorflowastfa=tf.constant(32)b=tf.constant(2)x=tf.add(a,b)withtf.Session()assess:print(sess.run
csdn0006·2018-06-22 21:15

Tensorflow源码分析--accumulate_n

tf.constant([[1,2],[3,4]])y=tf.constant([[1,2],[3,4]])result=tf.accumulate_n([x,y])sess=tf.Session()print(sess.run
jiangzhenkang·2018-06-18 14:56

激励函数的绘制

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltx_vals=np.linspace(start=-10.,stop=10.,num=100)withtf.Session()assess:y_logis=sess.run
IT_zxl001·2018-06-15 13:08

tensorflow (2)

tf.constant([1.0,2.0],name='a') b=tf.constant([2.0,3.0],name='b') result=a+b sess=tf.Session() print(sess.run
doulinxi115413·2018-06-15 00:00

Tensorflow：.run()和.eval()区别

基于Tensorflow的基本原理，首先需要定义图，然后计算图，其中计算图的函数常见的有run()函数，如sess.run()。
郑付强·2018-06-14 00:00

tensorflow API：tf.set_random_seed同一随机种子不改变的设置

会话级种子图级种子同一个sess生成两次结果不一样情况1：设置了seed参数但是同样的两次结果不一样：情况2：定义的两个变量的随机生成函数一样，种子一样，结果一样：为了一样，在一个sess.run中运行
NockinOnHeavensDoor·2018-06-10 00:15

gpu版tensorflow测试

True,log_device_placement=False))assess:a=tf.constant(1)b=tf.constant(3)c=a+bprint('结果是：%d\n值为：%d'%(sess.run
csdn_1HAO·2018-06-06 10:18

tf.reshape()

importtensorflowastfimportnumpyasnpA=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])t=tf.reshape(A,[3,3])withtf.Session()assess:print(sess.run
Zhangppeng·2018-06-05 11:57

TensorFlow中张量以及操作矩阵的基础知识

机器学习实战指南》学习笔记importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()zero_tsr=tf.zeros([4,5])#4行，5列#print(sess.run
COST_97·2018-06-02 16:16

深度学习框架Tensorflow学习笔记(一)

1.需要在会话中完成op2.初始化操作init=tf.global_variables_initializer()3.fetchrun多个opprint(sess.run([mul,add]))4.placeholder
黑洲非人lyf·2018-05-27 00:38

tensorflow安装CPU指令集（AVX2）警告解决方案

sess=tf.Session()print(sess.run(hello).decode())运行之后可以正常输出“Hello,TensorFlow!”但是有一个警告警告提示：Iten
xiaoyaoyao17·2018-05-26 17:10

TensorFlow系列: tf.shape() 与 tensor.get_shape()

tf.shape()shape(input,name=None,out_type=tf.int32)返回一个代表input的shape的1-Dtensor.也就是说获得shape的信息,需要用sess.run
noirblack·2018-05-15 18:48

tensorflow第五课-常见错误

但是即使是向下面的方法用这个方法也是会出现错误：init=tf.initialize_all_variables()sess=tf.Session()sess.run(init)printtf.clip_by_val
机智帅气的葫芦娃·2018-05-12 22:13

TensorFlow 入门例子问题

importtensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0],name=”a”)b=tf.constant([2.0,3.0],name=”b”)result=a+bsess=tf.Session()print(sess.run
UP_2017·2018-05-10 08:29

tf中的矩阵运算

importtensorflowastffromnumpyimportnewaxisfromtensorflow.python.opsimportmath_ops##tf中的矩阵运算#点乘a=tf.constant([[1,2],[3,4]])b=tf.constant([[1,1],[2,2]])sess=tf.Session()print(sess.run
sirius_black_·2018-05-03 10:52

Tensorlfow:增加或者减小矩阵维度（Python3）

[2],[3]]importtensorflowastfa=tf.constant([1,2,3])b=tf.expand_dims(a,1)withtf.Session()assess:a_,b_=sess.run
胡大炮的妖孽人生·2018-04-26 14:00

tensorflow 读取并显示图片

importtensorflowastffilename='2.jpg'withtf.gfile.FastGFile(filename,'rb')asf:image_data=f.read()withtf.Session()assess:image=sess.run
hwj666·2018-04-25 14:06

Tensorflow快餐教程(4) - 矩阵

例：>>>g1=tf.linspace(1.0,10.0,16)>>>g1>>>g2=tf.constant(sess.run(tf.reshape(g1,[4,4])))>>>sess.run
lusing·2018-04-24 21:13

tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(out, 1), tf.argmax(y_, 1)), tf.float32))解析

1.tf.argmax()返回arr的最大值withtf.Session()assess:print(sess.run(tf.argmax(arr,0)))#返回每一列的最大值的索引print(sess.run
Hubz131·2018-04-24 00:34

关于TensorFlow GPU 跑神经网络爆内存的处理办法

不得不承认爆内存跟我的渣渣gpu有关，为了尽量的减少gpu内存的使用率，在加载vgg16模型的时候并没有直接调用命令，而是把网络的权重跟偏置都设为常值，直接赋值，减少了以后sess.run(tf.globa
AI新势力·2018-04-21 22:30

Tensorflow:sess.run():参数 feed_dict等作用

例如：a=tf.add(2,5)b=tf.multiply(a,3)withtf.Session()assess:sess.run(b)21replace_dict={a：15}sess.run(b,feed_dict
乌恩大侠·2018-04-20 13:56

tensorflow学习笔记（1）：sess.run()

session.run()session.run([fetch1,fetch2])1234567891011importtensorflowastfstate=tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32)one=tf.constant(1.0,dtype=tf.float32)new_val=tf.add(state,one)update=tf.assign(state,ne
coding思想·2018-04-19 21:38

TensorFlow演示with session的使用

importtensorflowastfa=tf.constant(3)#定义常量3b=tf.constant(4)#定义常量4withtf.Session()assess:#建立sessionprint("相加:%i"%sess.run
cakincqm·2018-04-15 21:59

TFRecord格式存储数据与队列读取

如x1=tf.constant([0,1])x2=tf.constant([1,0])y=tf.add(x1,x2).2.填充数据：使用sess.run()的feed_dict参数，将Python产生的数据填充到后端
dbsdzxq·2018-04-09 20:41

tf.contrib.layers.l2_regularizer

importtensorflowastfimporttensorflow.contribascontribweight=tf.constant([[1.0,-2.0],[-3.0,4.0]])withtf.Session()assess:#输出为(|1|+|-2|+|-3|+|4|)*0.5=5print(sess.run
Akino_Rito·2018-04-04 09:12

【day5】python/Tensorflow基础框架。

#method1sess=tf.Session()result=sess.run(product)print(result)sess.close()#[[12]]#method2withtf.Session
Florentina_·2018-03-29 16:07

TensorFlow学习笔记

tf.constant([[3,3]])m2=tf.constant([[2],[3]])product=tf.matmul(m1,m2)print(product)sess=tf.Session()result=sess.run
Qiu_CJ·2018-03-26 20:55

tensorflow 中tile函数用法讲解

importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2],[3,4],[5,6]],dtype=tf.float32)a1=tf.tile(a,[2,2])withtf.Session()assess:print(sess.run
ML_BOY·2018-03-24 20:05

tensorflow阶段性学习总结（一）

即我们要做的一些操作一个Graph能使用多个Session，每个Session都必须进行初始化变量，并且新session的值完全独立于之前的session的值Session：会话，建立会话，相当于工作车间通过调用sess.run
hiddpy·2018-03-19 15:52
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