Tensorflow: sess=tf.Session()后的'tf.get_default_session()`为None - 腾讯云开发者社区

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tf API 研读6：Running Graphs

tf.get_default_session() 返回当前线程的默认会话 tf.Session #一个简单的tf.Session例子 # 建立一个graph. a = tf.constant(5.0...: sess.run(...) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 tf.Session()的变量设置， ConfigProto protocol buffer为会话提供了不同的配置选项...结果 c = tf.constant(..) sess = tf.Session() with sess.as_default(): assert tf.get_default_session()...is sess print(c.eval()) 1 2 3 4 5 6 7 使用函数tf.get_default_session()来得到当前默认的会话需要注意的是，退出该as_default...3 4 5 6 7 以上的例子，在非交互会话的版本中为， a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b with tf.Session():

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TF入门02-TensorFlow Ops

/graphs" --port 6006 如果运行报错：OSError:[Errno 22] Invalid argument，解决方法为：clickME 运行成果后，在浏览器中打开网址：http...print(sess.run(W)) tf.Variable.eval() 只是run的一个快捷方式等价于tf.get_default_session().run(t). 5.4 为变量赋值assign...Interactive Session Interactive Session和Session的区别在于InteractiveSession创建后，会自动设置为默认session，相当于执行了session.as_default_session...we can use 'c.eval()' without explicitly stating a session sess.close() 另外，tf.get_default_session()方法可以用来获取当前线程的默认...我们可以使用feed_dict来完成这项操作：feed_dict是一个字典，其中键为placeholder的对象名字（不是字符串），值为传送的值。

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tf.Session

下面两个例子是等价的: # Using the `close()` method.sess = tf.Session()sess.run(...)sess.close()# Using the context...manager.with tf.Session() as sess: sess.run(...)ConfigProto协议缓冲区公开会话的各种配置选项。...sess_strMethods__init____init__( target='', graph=None, config=None)创建一个新的TensorFlow会话。...c = tf.constant(..)sess = tf.Session()with sess.as_default(): assert tf.get_default_session() is sess...)为部分运行设置一个包含提要和获取的图。

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OpenCV+TensorFlow 人工智能图像处理 (1)

Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。...sess = tf.Session() # 使用print时必须使用session print(sess.run(hello)) b'hello tensorflow!'...=tf.int32) # 变量 data2 = tf.Variable(10, name='var') # 变量的内容设置为10，变量name为var print (data1) print (data2...tf矩阵基础 # 使用placehold，先定义变量，后赋值 import tensorflow as tf data1 = tf.placeholder(tf.float32) data2 = tf.placeholder...，为第一块。

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Task 1_补充 TensorFlow概念学习

tf.Session () """ 交给后端执行 """ print (sess.run(c)) 我们再输出一些信息，来证明a b和c都只是张量，而不是计算的结果 import tensorflow...tf.get_default_session() is sess) # True print(c.eval()) # 3 """ 如下展示了默认session在多个session间切换的方式。...""" import tensorflow as tf c = tf.constant(3) sess = tf.Session() sess2 = tf.Session() with sess.as_default...()) 还有另一种方法：使用sess = tf.InteractiveSession()，如此可以省去注册sess为默认session的过程。...""" 省去注册sess为默认session的过程，有利于Jupyter NoteBook等交互式环境的体验。

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学习笔记CB013: TensorFlow、TensorBoard、seq2seq

import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c...# 有了这个scope，下面的op的name都是类似myscope/Placeholder这样的前缀 sess = tf.Session(target='', graph = g, config...={a: 3, b: 3}, options=None, run_metadata=None) # 传入的feches和返回值的shape相同 print sess.run({'ret_name...() is not sess with sess.as_default(): # 把sess作为默认的session，那么tf.get_default_session就是sess, 否则不是...用tensorflow+tflearn库来实现。 # 首先我们为输入的样本数据申请变量空间，如下。

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Tensorflow的图像操作(三)

接Tensorflow的图像操作(二) 这里我们重点来看一下这个train方法，在训练的部分有一个非常重要的点就是如何去进行样本的选择。...对应了batch_size的数据 # 比如说总样本量为100000，每个batch_size是100，那么epoch_size # 为100000 / 100 = 1000 while...(args): with tf.Graph().as_default(): with tf.Session() as sess:...训练模型转pb文件，模型固化在facenet/src目录下有一个freeze_graph.py的脚本文件，这里同样需要将 import tensorflow as tf 修改成 import tensorflow.compat.v1...as tf 我们同样来看一下main()方法 def main(args): with tf.Graph().as_default(): with tf.Session() as

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tensorflow: Shapes and Shaping 探究

tensorflow提供了一些操作，让用户可以定义和修改tensor的形状 ---- 常用API tf.shape 以tensor形式，返回tensor形状。...形式，返回移除指定维后的tensor。...将tensor中维度为1 的所有维全部移除 axis=[2, 4] 时：将tensor中维度为1 的第2维和第4维移除 import tensorflow as tf t =...tf.squeeze(t, axis=[2, 4])))) [1 2 1 3 1 1] [2 3] [1 2 3 1] tf.expand_dims 以tensor形式，返回插入指定维后的tensor...tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None) import tensorflow as tf t = tf.ones(shape=[2

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第9章启动并运行TensorFlow

最重要的是，Tensorflow 可以将图分解为多个块并在多个 CPU 或 GPU 上并行运行（如图 9-2 所示）。...如果要有效地求出y和z，而不像之前的代码那样求出w和x两次，那么您必须要求 TensorFlow 在一个图形运行中求出y和z，如下面的代码所示： # with tf.Session() as sess:...，TensorFlow 的自动计算梯度功能可以计算这个公式：它可以自动高效地为您计算梯度。...要创建占位符节点，您必须调用placeholder()函数并指定输出张量的数据类型。或者，您还可以指定其形状，如果要强制执行。如果指定维度为None，则表示“任何大小”。...>>> A = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 3)) >>> B = A + 5 >>> with tf.Session() as sess:

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第09章启动并运行TensorFlow

一个简单的计算图最重要的是，Tensorflow 可以将图分解为多个部分，并在多个 CPU 或 GPU 上并行运行（如图 9-2 所示）。...如果要有效地求出y和z，而不像之前的代码那样求出w和x两次，那么您必须要求 TensorFlow 在一个图形运行中求出y和z，如下面的代码所示： with tf.Session() as sess:...，TensorFlow 的自动计算梯度功能可以计算这个公式：它可以自动高效地为您计算梯度。...如果指定维度为None，则表示“任何大小”。例如，以下代码创建一个占位符节点A，还有一个节点B = A + 5。当我们求出B时，我们将一个feed_dict传递给eval()方法并指定A的值。...>>> A = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 3)) >>> B = A + 5 >>> with tf.Session() as sess:

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开刷Cs20之Tensorflow第二弹

上述运行后，变量名是默认给的，const，const1，那如何修改呢？直接给定变量一个name属性即可！...因此，建议将手工定义的Tensor对象创建为NumPy数组。常数有什么问题？...with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) 初始化变量的三种形式： 1.最简单的方式是一次初始化所有变量...占位符原型： tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) # 创建一个3个元素,类型为tf.float32的placeholder a = tf.placeholder...怪癖： shape = None表示任何形状的张量都将被接受为占位符的值。

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tensorflow编程: Inputs and Readers

tf.placeholder (dtype, shape=None, name=None) import tensorflow as tf x = tf.placeholder(dtype=tf.int32...(input=[3, 3], shape=(2,)) print x with tf.Session() as sess: print sess.run(x) print sess.run...() as sess: # 多个变量入队 sess.run(en_m_op) # 每次一个计算后的单变量入队（sess.run()会自动把en_op拓扑调用的de_op一块执行了...本程序中 sess.run(enqueue_op) 出现两次，所以 capacity参数项最低为 6，否则电脑会跑不出结果，终端打印的内容就会一直悬停在那边。...() as sess: # 当 shapes=[(), ()] 时，每一次的 sess.run(enqueue_op) ，入队的内容以及顺序为：[11, 21] -> [12, 22]

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tensorflow编程: Running Graphs

Tensorflow以Session接口类这个C API为边界，将系统分为前端和后端两个子系统。后端 = sess.run（前端）。 ...前端：支持多语言的编程环境，能够提供计算图的编程模型。通过Session接口为桥梁，连接tensorflow后端的运行时，并启动计算图的执行过程。 ...sess = tf.Session() ，此时 sess 成了 Session 类的实例。 ...以下两个例子是等效的： # 正常流程 sess = tf.Session() sess.run(...) sess.close() # 记得要有这句，否则不会释放。...=None, run_metadata=None) 初始化时就已经赋值过了： import tensorflow as tf node1 = tf.constant(value=[1, 2

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Tensorflow | 斯坦福cs20si | lecture1

tensorflow 不是以提供现成模型为目的 tensorflow 提供了很多适用的扩展函数和类，允许用户自定义模型图计算 ? 数据流图 ? ? 先装饰图，在执行操作张量的定义 ?...() #初始化模型 sess.run(init) with tf.Session() as sess: print (sess.run(a)) 结果为：8 关于tf.Session ?...with tf.Session() as sess: op3 = sess.run(op3) print (op3) 结果为：7776 子图 ?...) op3 = tf.pow(op2, op1) with tf.Session() as sess: op3 = sess.run(op3) print (op3) 结果为：7776..., options=None, run_metadata=None) 计算模块GPU或CPU的图表示： ?

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tensorflow

此篇笔记参考来源为《莫烦Python》 tensorflow安装在命令行模式下进入到python安装目录中的Scripts下，例如我的安装路径为：D:\Program Files (x86)\Python...以此类推, 还有三阶三维的 … 2.2 举例本节的例子y = weight * x + biases，其中weight应等于0.1，biases等于0.3，给定一定的范围，经过训练学习后使得这两个值接近正确值...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果 2.5 Placeholder 传入值 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量 Tensorflow 如果想要从外部传入...建造我们第一个神经网络 3.1 添加层 + 3.2 建造神经网络在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间神经层里常见的参数通常有weights...,activation_function=None): #生成初始参数时，随机变量会比0好得多 #因此将weights设置为一个in_size行，out_size列的随机变量矩阵

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TensorFlow极简入门教程

假设我们为函数「f(x,y)=x^2y+y+2」编写代码。TensorFlow 中的计算图如下所示： ? 图 2：TensorFlow 构建的计算图。...举个简单的例子，运行计算图并获取 c 的值： sess = tf.Session() print(sess.run(c)) sess.close() __________________________...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....Y，1为正样本 Y = [[int(x1+x2 < 1)] for (x1, x2) in X] with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer...print("在迭代 %d 次后，训练损失为 %g"%(i,training_loss)) 上面的代码定义了一个简单的三层全连接网络（输入层、隐藏层和输出层分别为 2、3 和 2 个神经元），隐藏层和输出层的激活函数使用的是

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tensorflow: 激活函数(Activation_Functions) 探究

name = None) == 1 / (1 + exp(-x)) import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session(...) == log ( exp( features ) + 1) import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() bn...) == min ( max(features, 0), 6 ) import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session()...) == value + bias (bias是一维的) import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() bn..., seed = None, name = None) == keep_prob概率的神经元输出值将被放大到原来的 1/keep_prob 倍，其余神经元的输出置 0 import numpy

9002 0

Tensorflow基础入门十大操作总结

一、Tensorflow的排序与张量 Tensorflow允许用户把张量操作和功能定义为计算图。张量是通用的数学符号，代表保存数据值的多维列阵，张量的维数称为阶。 ?...占位符的一个功能是把大小无法确定的维度定义为None。...无论采用哪种变量定义方式，直到调用tf.Session启动计算图并且在会话中具体运行了初始化操作后才设置初始值。事实上，只有初始化Tensorflow的变量之后才会为计算图分配内存。...4.2 初始化变量由于变量是直到调用tf.Session启动计算图并且在会话中具体运行了初始化操作后才设置初始值，只有初始化Tensorflow的变量之后才会为计算图分配内存。...储存的方法是在定义计算图的时候加入：saver = tf.train.Saver()，并且在训练后输入saver.save(sess,'.

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机器学习入门之HelloWorld（Tensorflow）

打开Anaconda安装后的终端Anaconda Prompt，执行下面命令 conda create -n tensorflow python=3.5 #创建名为tensorflow，python版本为...#True的位置赋值1，False位置赋值5 # 启动默认图. # sess = tf.Session() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer...是一个句柄，代表一个运算的输出，但并没有存储运算输出的结果，需要通过tf.Session.run(Tensor)或者Tensor.eval()执行运算过程后，才能得到输出结果。...sess = tf.Session() sess = tf.InteractiveSession() 也可以通过下设置默认session： with sess.as_default(): xx.eval...() with tf.Session() as sess: xx.eval() 配置gpu相关session参数： sess_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement

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Tensorflow基础入门十大操作总结

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TF入门02-TensorFlow Ops

tf.Session

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Tensorflow的图像操作(三)

tensorflow: Shapes and Shaping 探究

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第9章启动并运行TensorFlow

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第09章启动并运行TensorFlow

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