tf.Session 第6页

创建数据流图

3,name="input_b")c=tf.mul(a,b,name="mul_c")d=tf.add(a,b,name="add_d")e=tf.add(c,d,name="add_e")sess=tf.Session

Do_More·2020-03-19 14:50

ValueError: Tensor Tensor("dense_1/Sigmoid:0", shape=(?, ?, 1), dtype=float32) is not an element ...

,1),dtype=float32)isnotanelementofthisgraph.解决方案：globalsessglobalgraphsess=tf.Session()graph=tf.get_default_graph

walker_wias·2020-03-09 18:00

Debug Tensorflow

调试器：使用调试器包装器包装Session对象fromtensorflow.pythonimportdebugastfdbgsess=tfdbg.LocalCLIDebugWrapperSession(tf.Session

圣世修罗·2020-03-06 18:24

安装好tensorflow后，pycharm提示不能导入tensorflow包

sess=tf.Session()print(sess.run(hello))错误提示：不能导入tensorfl

何京平·2020-03-01 18:10

tensorflow的广播相乘理解 2018-06-06

1、tensorflowimporttensorflowastfsess=tf.Session()xx=tf.constant(2,shape=[5,1,1],dtype=tf.float32)yy=tf.constant

美联储·2020-02-29 13:49

tensorflow会话的两种打开方式

matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#矩阵的乘法numpy矩阵相乘形式:np.dot(m1,m2)#方法1sess=tf.Session

Do_More·2020-02-21 17:15

tensorflow 实现从checkpoint中获取graph信息

代码：importtensorflowastfsess=tf.Session()check_point_path='variables'saver=tf.train.import_meta_graph(

qq_28808697·2020-02-10 15:03

tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取

1.保存变量先创建（在tf.Session()之前）saversaver=tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1)#max_to_keep这个保证只保存最后一次

imumu_xi·2020-02-10 11:20

tensorflow:指定gpu 限制使用量百分比,设置最小使用量的实现

使用量：config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.9#占用GPU90%的显存session=tf.Session

ming.zhang·2020-02-06 15:10

Tensorflow中tf.ConfigProto()的用法详解

参考TensorflowMachineLeanrningCookbooktf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算具体代码如下：importtensorflowastfsession_config

泥石流中的一股清流·2020-02-06 15:14

tensorflow 实现自定义layer并添加到计算图中

importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()#将size设为[1,4,4,1]是因为tf中图像函数是处理四维图片的。

yuanCruise·2020-02-04 11:14

检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式

如下所示：importtensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))查看日志信息若包含gpu

匠人_C·2020-02-03 10:06

Tensorflow设置显存自适应,显存比例的操作

1.按比例config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.4#根据自己的需求确定session=tf.Session

tsq292978891·2020-02-03 09:39

Tensorflow下指定显卡占用比例参数配置

可以通过以下方式解决该问题：1、在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例，如下所示：#假如有12GB的显存并使用其中的4GB

Jaww·2020-01-30 12:00

tensorflow求导和梯度计算实例

tfe=tf.contrib.eagerfrommathimportpideff(x):returntf.square(tf.sin(x))assertf(pi/2).numpy()==1.0sess=tf.Session

大雄没有叮当猫·2020-01-23 18:13

TensorFlow（8）三种启动

tf.Session()构造阶段完成后,才能启动图.启动图的第一步是创建一个Session对象,如果无任何创建参数,会话构造器将启动默认图。

火锅侠·2020-01-07 13:16

学习笔记CB013: TensorFlow、TensorBoard、seq2seq

importtensorflowastfsess=tf.Session()a=tf.placeholder("float")b=tf.placeholder("float")c=tf.constant(

利炳根·2020-01-05 14:22

tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor

看下面这一段代码：importtensorflowastfsess=tf.Session()defget_tensor():x=tf.random_u

u010551462·2020-01-04 09:18

基于tensorflow的一元二次方程回归预测

importtensorflowastfhello=tf.constant('helloworld')session=tf.Session()session.run(hello)上面一段代码成功运行的结果如下

潇洒坤·2019-12-29 10:11

Hello TensorFlow

>>>sess=tf.Session()>>>print(sess.run(hello))Hello,TensorFlow!

hello李艳宾·2019-12-24 15:33

Tensorflow 实战笔记

必须走如下步骤：sess=tf.Session()sess.run(result)sess.close()才能执行运算。

a微风掠过·2019-12-19 22:31

keras: 使用CuDNNSLTM TypeError: Fail to find the dnn implementation.

Trueimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasconfig=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesess=tf.Session

_龙雀·2019-12-17 08:16

tensorflow-gpu版本的训练基本操作

("/gpu:0"):运行代码（2）会话的配置："""动态申请显存config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesession=tf.Session

xuwentao！！·2019-12-16 22:48

tensorflow函数学习

1tf.nn.softmaxhelp(tf.nn.softmax)logits=np.array([[1,2,7],[3,5,2],[6,1,3],[8,2,0],[3,6,1]],dtype=np.float32)sess=tf.Session

cotecc·2019-12-13 13:33

tf.where()函数的解析

代码如下：importtensorflowastfsess=tf.Session()importnumpyasnpprint('验证一维矩阵，tf.where（）返回的索引：')target_class_ids

tangjunjun·2019-12-10 22:00

tf.argmax()解析

代码如下：importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()a=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[5,4,3],[8,7,2]]

tangjunjun·2019-12-09 23:00

tf.reduce_sum（） and tf.where（）的用法

importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()a=np.ones((5,6))c=tf.cast(tf.reduce_sum(a,axis=1)

tangjunjun·2019-12-02 00:00

mask-rcnn解读（一）：clip_boxes_graph

首先利用代码解决基本函数的使用，然后运行代码，其细节如下：代码如下：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportrandomsess=tf.Session()window

tangjunjun·2019-11-30 17:00

tensorflow零起点快速入门(3)

x=tf.linspace(-3.0,3.0,32)print(x)sess=tf.Session()result=sess.run(x)print(result)运行数据的另一种方法是使用eval()

嘘，小点声·2019-11-20 19:00

tensorflow实战-1.常量

#product等于两个矩阵乘积product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#启动sessionsess=tf.Session()#tf需要

科幻不再未来·2019-10-31 16:35

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

李尧YaoBlog·2019-10-31 06:59

Tensorflow运行模型——会话

使用会话模式有两种：但是，第一种方法有缺陷，所以直接给出下面这种withtf.Session()assess:#使用创建好的会话来计算关心的结果sess.run(...)从会话中取出变量方法一：sess=tf.Session

青山新雨·2019-10-22 09:00

TensorFlow 按需使用显存设置

方式如下：gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True)sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options

酷酷滴小爽哥·2019-10-20 16:10

模型参数的初始化

tf.Variable(tf.ones((2,3)),name='a')b=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.35),name='b')sess=tf.Session

tangjunjun·2019-10-15 22:00

tf.slice()回顾

直接看示例importtensorflowastft=tf.constant([[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]],[[5,5,5],[6,6,6]]])sess=tf.Session

一个NLPer·2019-10-05 18:36

Tensorflow-低级接口说明-LowLevelApis-翻译整理

这篇文章介绍使用Tensorflow'低级api编程的方法，包括：管理你的tensorflow程序（运算图graph）和运行时（会话session），不依赖Estimators使用tf.Session运行

zhyuzh3d·2019-09-21 22:51

python 中with用法以及with tf.Session(graph = g1) as sess:用法

With用法以及withtf.Session()assess用法importosos.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2'#只显示warning和Errorimporttensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0],name="a")b=tf.constant([2.0,3.0],name="b")result=a+b#Launchth

路漫远吾求索·2019-09-08 20:15

TensorFlow、numpy、matplotlib、基本操作

tf.int32)data2=tf.Variable(10,name='var')print(data1)print(data2)#shape维度const长度shape维度dtype数据类型sess=tf.Session

秃桔子·2019-09-07 13:00

问题解决：Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

importtensorflowastf语句后面，设置allow_growth：config=tf.ConfigProto（）config.gpu_options.allow_growth=True2.把原来的sess=tf.Session

DinDin1995·2019-08-23 08:37

tensorflow基础教程（一）

创建两个常量m1=tf.constant([[3,3]])m2=tf.constant([[2],[3]])#求两个常量数组的乘积product=tf.matmul(m1,m2)建立一个会话sess=tf.Session

菜瓜技术联盟·2019-08-15 16:33

【TensorFlow】tf.reset_default_graph()函数

当一个tf.Session或者tf.InteractiveSession激活时调用这个函数会导致未定义的行为。调用此函数后使用任何以

duanlianvip·2019-08-06 16:11

tensorflow入门需要理解的概念

1会话，它是定义图的基础，建立实例sess=tf.Session()后，会生成一张空图，为了实现特定的功能，需要在空图上定义节点与边。

绯凡·2019-08-04 17:18

3.3 TensorFlow运行模型 ------- 会话

TensorFlow中使用的会话模式一般有梁总，第一种模式需要明确调用会话生成函数和关闭会话函数，代码流程如下：#创建一个会话sess=tf.Session()#使用这个创建好的会话得到关心的运算的结果

陈辻柒·2019-07-23 23:00

tensorflow入门1-前向传播

是一行两列的矩阵[2,2] w1=tf.constant([[3], [3]]) #权重w1是两行一列的矩阵[3],[3] y=tf.matmul(x,w1)#输出y等于x*w1 '''#方法一sess=tf.Session

AI_JOKER·2019-07-07 16:33

RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run().

运行keras版本的yolo.py时遇到这个错误，已解决在报错的第45行self.sess.get改为g=tf.Graph()withg.as_default():self.sess=tf.Session

cococener·2019-07-02 15:10

tensorflow 多维矩阵相乘多维tensor相乘

importtensorflowastfsess=tf.Session()left=tf.ones(shape=[16,20])right=tf.ones(shape=[20,100])result=tf.einsum

guotong1988·2019-06-28 10:02

解决tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存

可以通过以下方式解决该问题：1.在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例，如下所示：#假如有12GB的显存并使用其中的4GB

Longriver111·2019-06-26 21:31

Tensorflow CPU核数设置

inter_op_parallelism_threads=cpu_num,intra_op_parallelism_threads=cpu_num,log_device_placement=True)sess=tf.Session

Stromreaver·2019-06-26 10:55

[tensorflow] eval和run的区别

一下两段代码等效：float_tensor=tf.cast(tf.constant([1,2,3]),dtype=tf.float32)t=float_tensor*float_tensorsess=tf.Session

duanlianvip·2019-06-21 18:08

TensorFlow函数：tf.Session()和tf.Session().as_default()的区别

tf.Session()：创建一个会话tf.Session().as_default()：创建一个默认会话那么问题来了，会话和默认会话有什么区别呢？

Burgess_ni·2019-06-17 21:29

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