参考链接： Java中的变量 对于类的成员变量 不管程序有没有显示的初始化，Java 虚拟机都会先自动给它初始化为默认值。 ...当数组变量的实例后，如果没有没有显示的为每个元素赋值，Java 就会把该数组的所有元素初始化为其相应类型的默认值。 ...数组例子： 1) int[] arr; //声明,没有初始化默认值是null 2) int[] arr=new int[5]; //初始化为默认值,int型为0 public... 局部变量声明以后，Java 虚拟机不会自动的为它初始化为默认值。 ...因此对于局部变量，必须先经过显示的初始化，才能使用它。 如果编译器确认一个局部变量在使用之前可能没有被初始化，编译器将报错。
问题 C 语言中怎么将一个大的数组的所有成员初始化为相同的值？...] = { 0 }; // all elements 0 // 3. int myArray[10]; memset(myArray, 0, sizeof(myArray)); 上面都是赋值为 0 的用法...，如果是其它的值，只能用 for 或者 while C++ 语言 上面的 C 语言的办法同样适用于 C++，不过 C++ 有自己的方法。
1、问题背景在使用 Tkinter 开发 GUI 程序时，您可能会遇到这样的疑问：为什么在使用 window.mainloop() 循环时，变量不会被重新赋值为它们的初始值？...也许我对 window.mainloop() 的作用完全误解了，但如果它确实使程序不断循环执行代码，那么为什么不将变量重新赋值为它们的初始值呢？...它只是不断地从事件队列中获取事件，然后将事件分发给相应的处理函数。处理函数可以修改变量的值，但不会影响其他代码中的变量。也就是说，变量的值只会在处理函数中被修改，而在其他代码中不会被修改。...但是，window.mainloop() 并不会重新执行 GUI 代码，所以其他代码中的变量（如 x、y、a、b）不会被修改。...希望这篇技术文章能够帮助您理解 Tkinter window.mainloop() 循环的逻辑，以及变量为什么不会被重新赋值为初始值。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 关于参数初始化，主要的就是一些数学中的分布，比如正态分布、均匀分布等等。...：使用这个函数的目的也是想让某些变量在学习的过程中不断的修改其值以达到最优化； 可以使用torch.nn.init()中的初始化方法： w = torch.empty(2, 3) # 1....参考： https://blog.csdn.net/ys1305/article/details/94332007 2、tensorflow （1）自定义参数初始化 创建一个2*3的矩阵，并让所有元素的值为...初始化为正态分布 初始化参数为正太分布在神经网络中应用的最多，可以初始化为标准正太分布和截断正太分布。...补充：从两个方法的名称上，可以简单理解一下，Variable是定义变量，而get_variable是获取变量（只不过如果获取不到就重新定义一个变量） 具体差异可以参考：https://blog.csdn.net
神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0，输入和输出数据的方差一致。...所以理想的网络参数初始化是很重要的，但是现在框架都定义了很多参数初始化方式，可以直接调用，比如tensorflow的变量初始化方式如下： initializer：是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种...概率论中用方差来度量随机变量和数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。...Keras网络参数初始化 上面内容将网络参数初始化都是用 tensorflow 代码，这里再给出 keras 如何使用初始化方法，这里说的初始化方法是网络权重参数初始化方法，包括全连接层和卷积层。...，将参数初始化为服从高斯分布或者均匀分布的较小随机数。
，矩阵中的元素是均值为0，标准差为指定数的随机数，TensorFlow中，一个变量在被初始化之前，该变量的初始化过程需要被明确地调用： a = tf.Variable(tf.random_normal(...= tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name="v") TensorFlow中的变量初始化函数 初始化函数 功能 tf.constant_initializer...将变量初始化为给定常量 tf.random_normal_initializer 将变量初始化为满足正态分布的随机值 tf.truncated_normal_initializer 将变量初始化为满足正态分布的随机值...，但如果随机出来的值偏离平均值超过2个标准差，那么这个数将被重新随机 tf.random_uniform_initializer 将变量初始化为满足平均分布的随机值 tf.uniform_unit_scaling_initializer...将变量初始化为满足平均分布但不影响输出数量级的随机值 tf.zeros_initializer 将变量设置为全0 tf.ones_initializer 将变量设置为全1 如果要获取一个已经创建的变量
.): 加载一个包含自定义ops和内核的TensorFlow插件。local_variables(...): 返回局部变量。....): 用稀疏更新划分变量引用。scatter_max(...): 使用max操作将稀疏更新简化为变量引用。scatter_min(...): 使用min操作将稀疏更新简化为变量引用。....): 将稀疏更新复制到变量引用中。scatter_nd(...): 根据指标将更新分散到一个新的张量中。scatter_nd_add(...): 对变量中的单个值或片应用稀疏加法。....): 将稀疏减法应用于变量中的单个值或片。scatter_nd_update(...): 对变量中的单个值或片应用稀疏更新。scatter_sub(...): 减去对变量引用的稀疏更新。....): 将稀疏张量重新排序为正则的行主顺序。sparse_reset_shape(...): 重置指标和值不变的稀疏张量的形状。
55000个训练集样本，10000个测试集样本，以及5000个验证集样本，每个样本有28X28=784个维度特征作为自变量，即已经将图片展开成一行（本篇只是对tensorflow进行一个基本的初探，关于结构化数据的处理之后的博文会介绍...，并且模型训练完成后还可以被导出，它们在每一轮迭代中被更新，这里我们将weights和biases全部初始化为0，因为这里的演示比较简单，真实的训练任务中往往会利用少量数据进行预训练以确定一个较好的weights...，我们使用tensorflow.nn中的softmax()组件，tensorflow.nn用于存放各种神经网络组件，我们在softmax求解器中按照前面的计算公式部署我们前面所有参数及变量，tf.matmul...bool型变量中''' correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) '''统计正确率，这里tf.cast用来将bool...，并在循环中自定义数据的feed方式进行训练； 4、在测试集上利用训练好的模型来计算各种评价指标； 三、现状 自从2006年Hinton等人提出了逐层预训练来初始化权重的方法，以及利用多层RBM
注意这里调用了graph_util.convert_variables_to_constants将模型中的变量转化为常量，也就是所谓的冻结图(freeze graph)操作。...后来的想法是遍历手写识别模型的变量，获取其变量值，将变量值复制到合并的模型的变量，但这样操作，使用模型时，总是提示有变量未初始化。...最后从Tensorflow模型到Tensorflow lite模型转换中获得了灵感，将模型中的变量固定下来，这样就不存在变量的加载问题，也不会出现模型变量未初始化的问题。...执行convert_variables_to_constants后，可以看到有两个变量转化为了常量操作，也就是手写数字识别模型中的w和b： Converted 2 variables to const...，第二个模型的变量转化为了常量操作，所以最后保存的模型文件并不包含变量： modelbase64/ ├── saved_model.pb └── variables 1 directory, 1 file
4 变量 4.1 变量创建 变量的创建使用一个张量作为初始值传入构造函数Variable()，初始值是常量或是随机值。 注意，所有这些操作符都需要你指定张量的shape。...变量的shape通常是固定的，但TensorFlow提供了高级的机制来重新调整其行列数 # 创建一个变量, 初始化为标量 0. state = tf.Variable(0, name="counter"...用其它变量的值初始化一个新的变量时，使用其它变量的initialized_value()属性。你可以直接把已初始化的值作为新变量的初始值，或者把它当做tensor计算得到一个值赋予新变量。...变量存储在二进制文件里，主要包含从变量名到tensor值的映射关系。 当你创建一个Saver对象时，你可以选择性地为检查点文件中的变量定义变量名。...默认情况下，将使用每个变量Variable.name属性的值。 保存变量时，用tf.train.Saver()创建一个Saver来管理模型中的所有变量。
Bug修复： 修正分区整型变量得到错误形状的问题。 修正Adadelta的CPU和GPU实现中的correctness bug。 修复import_meta_graph在处理分区变量时的错误。...警告：这可能会破坏使用带有非空的import_scope参数的import_meta_graph后保存的分区变量的图形加载检查点。 修复离线调试器中阻止查看事件的错误。...通过将dtype的log_det_jacobian转换为与TransformedDistribution中的log_prob匹配来修复bug。...在这个变化之前，整型变量的所有分区都用未分区变量的形状初始化; 在这个改变之后他们被正确地初始化。 其他 为bfloat16添加必要的形状util支持。...BufferAssignment的协议缓冲区转储现在是确定性的。 将嵌入操作更改为使用DynamicStitch的并行版本。 添加对稀疏多维特征列的支持。 加快只有1个值的稀疏浮点列的情况。
中的MLP来实现多层感知机之外，利用tensorflow来实现MLP更加形象，使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识，本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍...），而除了随机梯度下降的一系列方法外（如上一篇中我们提到的在每轮训练中使用全体训练集中一个小尺寸的训练批来进行本轮的参数调整），我们可以使用类似的思想，将神经网络某一层的输出节点数据随机丢弃一部分，即令这部分被随机选中的节点输出值令为...： '''注册默认的session，之后的运算都会在这个session中进行''' sess = tf.InteractiveSession() 接着初始化输入层与隐层间的784x300个权值、隐层神经元的...300个bias、隐层与输出层之间的300x10个权值、输出层的10个bias，其中为了避免隐层的relu激活时陷入0梯度的情况，对输入层和隐层间的权值初始化为均值为0，标准差为0.2的正态分布随机数，...对其他参数初始化为0： '''定义输入层神经元个数''' in_units = 784 '''定义隐层神经元个数''' h1_units = 300 '''为输入层与隐层神经元之间的连接权重初始化持久的正态分布随机数
，与非符号架构的框架不同，它先使用tensor variable初始化变量，然后将复杂的符号表达式编译成函数模型，最后运行时传入实际数据进行计算。...在Theano中定义符号变量的方式有三种：使用内置的变量类型、自定义变量类型、转换其他的变量类型。具体如下： 1....将Python类型变量或者NumPy类型变量转化为Theano共享变量 共享变量是Theano实现变量更新的重要机制，后面我们会详细讲解。...outputs_info：初始化fn的输出变量，和输出的shape一致。如果初始化值设为None，表示这个变量不需要初始值。...state是一个共享变量，初始化为0，每次调用accumulator()，state都会加上inc。
这是我们声明损失函数的地方。 损失函数非常重要，因为它告诉我们我们的预测与实际值有多远。 不同类型的损失函数将在第2章“TensorFlow方法”中的“实施反向传播配方”中进行了详细的探讨。....： 创建变量的主要方法是使用Variable（）函数，它将一张张量作为输入并输出一个变量。 这是声明，我们仍然需要初始化变量。 初始化是将变量与相应的方法放在计算图上。...How it works...： 将变量初始化为零张量的计算图如下所示： ? 在图1中，我们可以看到，只有一个变量，初始化为全零，计算图表的详细信息。....： 在计算图的运行期间，我们必须告诉TensorFlow何时初始化我们创建的变量。 必须通知TensorFlow可以初始化变量的时间。...该函数在图形中创建一个初始化所有创建的变量的操作，如下所示： initializer_op = tf.global_variables_initializer () 但是，如果要根据初始化另一个变量的结果初始化一个变量
如下，我们将介绍如何在训练机器学习模型时将这一方面作为优势。 Getting ready： 现在我们将介绍如何在模型中改变我们的变量，使损失函数最小化。...如果我们首先重新设置图形，我们可以使用相同的TensorFlow脚本。...10.首先我们重新设置graph并重新初始化graph session： from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph...初始化为大约10的值，远离理论值-1。...这里是如何改变从上面的简单的回归算法打印输出在训练回路中的损失和评估的损失在最后。对于一个例子，我们将重新审视和重写我们的回归例子，在此之前实施反向传播。
添加新的自定义转换： tf.contrib.data.scan()。...为 GCS 文件系统自定义请求超时。 优化 GCS 的文件系统缓存。 Bug 修复 修复之前出现的整数变量分区后变成错误的 shape 的 bug。...警告：在以非空 import_scope 变量应用 import_meta_graph 之后，这可能会破坏带已保存分区变量图的加载中的检查点。 修复离线 debugger 中阻止查看事件的 bug。...在此之前，一个整数变量的所有分区会以非分区变量的 shape 进行初始化；经过修复之后，可以正确地初始化。 其它 添加必要的 shape 直到支持 bfloat16。...API 变化 将 SqueezeDims 属性在 C++ API 中重命名为 Axis，作为 Squeeze op。
，修改其中文件相关变量的值后执行python caffe2paddle.py即可完成模型转换。...Part2 将TensorFlow模型文件转换为 PaddlePaddle模型文件 |1.使用说明 tf2paddle.py脚本中的工具类TFModelConverter实现了将TensorFlow训练好的模型文件转换为...对TensorFlow中的Variable进行一定的适配（详见下文），转化为PaddlePaddle中的参数存储格式并进行序列化保存。 |2....需要遵守的约定 为使TensorFlow模型中的Variable能够正确对应到paddle.layer中的可学习参数，目前版本在使用时有如下约束需要遵守： 目前仅支持将TensorFlow中 conv2d...若要对其它各种自定义的模型进行转换，只需修改相关变量的值，在终端执行python tf2paddle.py即可。
None(缺省值)，则将使用在变量范围中传递的缺省初始化器。...初始化器也可以是一个张量，在这种情况下，变量初始化为这个值和形状。类似地，如果正则化器为None(默认值)，则将使用在变量范围中传递的默认正则化器(如果也是None，则默认情况下不执行正则化)。...regularizer:A(张量->张量或无)函数;将其应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys中。正则化-损耗，可用于正则化。...一个简单的身份自定义getter，简单地创建变量与修改的名称是:constraint:优化器更新后应用于变量的可选投影函数(例如，用于为层权重实现规范约束或值约束)。...aggregation:指示如何聚合分布式变量。可接受的值是在tf.VariableAggregation类中定义的常量。
变量（Variables）可以增加可训练的参数到图中，他们由指定一个初始类型和初始值来创建： W = tf.Variable([.3], tf.float32) b = tf.Variable([-.3...而这里通过调用 tf.Variable 创建的变量不会被初始化，为了在TensorFlow运行之前（sess.run执行模型运算之前）初始化所有的变量，需要增加一步 init 操作： init = tf.global_variables_initializer...() sess.run(init) 可以通过重载 init 方式来全局初始化所有TensorFlow图中的变量。...在上面的代码中，在我们调用 sess.run 之前，所有的变量都没有初始化。...= optimizer.minimize(loss) sess.run(init) # 初始化变量值. for i in range(1000): # 遍历1000次训练数据，每次都重新设置新的W和b
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