如果变量存在，函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在，会根据给定形状和初始值创建变量。...validate_shape:如果为False，则允许用一个未知形状的值初始化变量。如果为真，默认情况下，initial_value的形状必须是已知的。...custom_getter的签名应该与这个方法的签名相匹配，但是未来最可靠的版本将允许更改:def custom_getter(getter、*args、**kwargs)。...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)。...函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。在进行异步分布式培训时使用约束并不安全。synchronization:指示何时聚合分布式变量。
shape：新变量或现有变量的形状。 dtype：新变量或现有变量的类型（默认为DT_FLOAT）。 ininializer：如果创建了则用它来初始化变量。...partitioner：可选callable，接受完全定义的TensorShape和要创建的Variable的dtype，并返回每个轴的分区列表（当前只能对一个轴进行分区）。...validate_shape：如果为False，则允许使用未知形状的值初始化变量。如果为True，则默认为initial_value的形状必须已知。...(mean=0.stddev=0.5)调用返回一个initializer 类的一个实例（就是一个初始化器），不可指定shape, import tensorflow as tf; import...对于get_variable()，来说，如果已经创建的变量对象，就把那个对象返回，如果没有创建变量对象的话，就创建一个新的。
请注意，在1.0版本之前和包括1.0版本之前，允许(尽管明确地不鼓励)将False传递给重用参数，从而产生了与None略有不同的无文档化行为。...因此，如果另一个线程试图创建一个与前一个线程创建的变量同名的新变量，那么它将失败，除非重用为真。此外，每个线程都以一个空变量范围开始。...AUTO_REUSE，如果变量不存在，我们创建变量，否则返回;如果没有，则继承父范围的重用标志。当启用了即时执行时，这个参数总是强制为tf.AUTO_REUSE。...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)。函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。...auxiliary_name_scope:如果为真，则使用该范围创建一个辅助名称范围。如果为False，则不触及name作用域。返回值:可以捕获和重用的范围。
(): """ 实现一个线性函数: 初始化W为一个形状为(4,3)的随机张量 初始化X为一个形状为(3,1)的随机张量 初始化...b为一个形状为(4,1)的随机张量 返回: result -- 运行Y = WX + b会话的结果 """ np.random.seed(1) ### START CODE HERE...返回: X -- 数据输入占位符，形状为[n_x, None]，数据类型"float" Y -- 输入标签的占位符，形状[n_y, None]，数据类型"float" 提示: -...计算代价函数后，您将创建一个“优化器”对象。运行tf.session时，必须一起调用此对象与代价。当被调用时，它将使用所选择的方法和学习速率对给定代价进行优化。...原因在于训练集不包含任何“竖起大拇指”手势，所以模型不知道如何处理它！我们称之为“不匹配的数据分布”，它是下一门课程“构建机器学习项目”将会研究的内容。
1.1 变量的声明 tensorflow提供了两个变量声明的函数：tf.Variable() 和 tf.get_variable().在功能上两个都是等价的，都是声明一个变量。...两者在形式上的区别是：前者只需要指明初始值，其他参数为可选参数；而后者必须指明name，shape，和初始值。前者比较简单，但是不能很好的与命名空间配合使用，后者能很方便的与命名空间配合使用。...中的变量的数据结构是一个tensor，它反映的是计算，并不能直接得到计算的结果。...tf.name_scope()和tf.variable_scope()是两个作用域，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。...()又叫占位符，用于声明一个张量的数据格式，告诉系统这里会有一个这种格式的张量，但是还没有给定具体数值，具体的数值要在正式运行的时候给到。
, 其中每一行包含在 input 张量对应行中多项式分布取样的 num_samples 索引 torch.normal(means, std, out=None) 返回一个随机数张量, 随机数从给定平均值和标准差的离散正态分布中抽取...) 功能与上面函数类似, 但所有被抽取的元素共享标准差 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 在区间 [0,1)中, 返回一个填充了均匀分布的随机数的张量.这个张量的形状由可变参数...sizes 来定义 torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个从正态分布中填充随机数的张量, 其均值为 0 , 方差为 1 .这个张量的形状被可变参数...例如用0.01来填充一个1*2的矩阵来初始化一个叫bias的变量。...： tf.orthogonal_initializer() 初始化为正交矩阵的随机数，形状最少需要是二维的 tf.glorot_uniform_initializer() 初始化为与输入输出节点数相关的均匀分布随机数
福大大 答案2021-04-25： 前缀和+左大右小的双端队列。时间太晚了，所以写得简单。 代码用golang编写。...main() { arr := []int{1, 2, -3, 4, -5} ret := maxSum(arr, 5) fmt.Println(ret) } // O(N)的解法
tensor的形状，如： a = tf.reshape(a, [32, 128]) 可以定义一个函数，当静态形状的时候返回其静态形状，当静态形状不存在时，返回其动态形状，如： def get_shape...在调用tf.get_variable()的时候，给予一个新的名字，将会创建一个新的变量，但是如果这个名字并不是一个新的名字，而是已经存在过这个变量作用域中的，那么就会抛出一个ValueError异常，意味着重复声明一个变量是不被允许的...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个某个维度为一的张量的时候，TF 会隐式地填充它的单一维度方向，以确保和另一个操作数的形状相匹配。...这是因为当两个张量的阶数不匹配的时候，在进行元素间操作之前，TF 将会自动地在更低阶数的张量的第一个维度开始扩展，所以这个加法的结果将会变为[[2, 3], [3, 4]]，所以这个reduce的结果是
，但是在这个模块代码之外却破坏了其封装性： 在构建试图的代码中标明变量的名字，类型，形状来创建....变量作用域实例 变量作用域机制在TensorFlow中主要由两部分组成： tf.get_variable(, , ): 通过所给的名字创建或是返回一个变量...方法 tf.get_variable() 用来获取或创建一个变量，而不是直接调用tf.Variable.它采用的不是像`tf.Variable这样直接获取值来初始化的方法.一个初始化就是一个方法，创建其形状并且为这个形状提供一个张量...这种情况下，v将通过tf.Variable所提供的形状和数据类型来重新创建.创建变量的全称将会由当前变量作用域名+所提供的名字所组成,并且还会检查来确保没有任何变量使用这个全称.如果这个全称已经有一个变量使用了...这种情况下，调用就会搜索一个已经存在的变量，他的全称和当前变量的作用域名+所提供的名字是否相等.如果不存在相应的变量，就会抛出ValueError 错误.如果变量找到了，就返回这个变量.如下： 1with
如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数，则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。...如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数，初始化器将产生一个ValueError。 参数： value: Python标量、值列表或元组，或n维Numpy数组。...初始化变量的所有元素将在value参数中设置为对应的值。 dtype: 数据类型。 verify_shape: 布尔值，用于验证value的形状。...如果为真，如果value的形状与初始化张量的形状不兼容，初始化器将抛出错误。...它通常是get_config的输出。 返回： 一个初始化后的实例。 4、get_config get_config()
官网给了一个case，当创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量，但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量，一共有4个变量：conv1_weights, conv1_biases...这个机制涉及两个主要函数： #创建或返回给定名称的变量 tf.get_variable(, , ) #管理传给get_variable()的变量名称的作用域...is v 作用域中的resuse默认是False，调用函数reuse_variables()可设置为True，一旦设置为True，就不能返回到False，并且该作用域的子空间reuse都是True。...assert tf.get_variable_scope().reuse == False 一个作用域可以作为另一个新的作用域的参数，如： with tf.variable_scope("foo") as...tf.get_variable("w", [1]) assert v1 is v assert w1 is w 不管作用域如何嵌套，当使用with tf.variable_scope()打开一个已经存在的作用域时
当你导入一个库时，你得到的是一组变量、函数和类，他们扩展并补充了你的代码「工具箱」。当你使用它们时，你能预期到返回的结果是怎样的。在我看来，当谈及 TensorfFlow 时，应该把这种认知完全抛弃。...当我们打印这个变量时，我们看到它返回一个 tf.Tensor 对象，它是一个指向我们刚刚创建的节点的指针。...要创建变量，就需要使用 tf.get_variable()。tf.get_variable() 的前两个参数是必需的，其余参数是可选的。它们是 tf.get_variable(name，shape)。...shape 是与张量形状对应的整数数组，它的语法非常直观：按顺序，每个维度只有一个整数。例如，一个 3x8 矩阵形状是 [3, 8]。要创建一个标量，就需要使用形状为 [] 的空列表。...检查中间值的一个方法是向 sess.run() 中添加一个返回参数，该参数指向要检查的每个中间节点，然后在返回后，打印它的值。
deconv解卷积，实际是叫做conv_transpose, conv_transpose实际是卷积的一个逆向过程，tf 中， 编写conv_transpose代码的时候，心中想着一个正向的卷积过程会很有帮助...那么，我们已知x，要想得到input_shape 形状的 tensor，我们应该如何使用conv2d_transpose函数呢？...tf.global_variables_initializer().run(session=sess) print(y.eval(session=sess)) conv2d_transpose 中会计算 output_shape 能否通过给定的参数计算出...的shape 不匹配，当然要报错咯。...如何灵活的控制 deconv 的output shape 在 conv2d_transpose() 中，有一个参数，叫 output_shape， 如果对它传入一个 int list 的话，那么在运行的过程中
广义线性混合模型（即将推出）：用于拟合混合效应回归模型的高级界面（即与 R 的 lme4 软件包相似）。...模型会回归这些输入，假设潜在的随机变量，并返回课程评估评分的分布。在此输出上运行的 TensorFlow 会话将返回 yigediedai 一个迭代的评分。...高斯 Copulas 与 TFP Bijectors Copula 是多变量概率分布，其中每个变量的边际概率分布是均匀的。...有关分布的更多背景信息，请参阅「了解张量流量分布形状」一节。其中介绍了如何管理抽样，批量训练和建模事件的形状。...该函数返回具有批大小 10 的形状的输出张量。张量的每一行代表每个数据点属于 10 个类别之一的 logits（无约束概率值）。
一、TensorFlow基础 1、概念 TF使用图表示计算任务，图包括数据（Data）、流（Flow）、图（Graph） 图中节点称为op，一个op获得多个Tensor Tensor为张量，TF中用到的数据都是...2、Tensor类型 （1）常量 值不可变 constant( value,(数值) dtype=None,(数据类型) shape=None,(指定形状...dtype=tf.float32,shape=3,3,name='x') # 简写 x = tf.constant(1.0,2.0,3.0,1.0,2.0,3.0,1.0,2.0,3.0) （2）变量...name='x') （3）占位符 定义过程，执行时赋值 placeholder( value,(数值) dtype=None,(数据类型) shape=None,(指定形状...三、TensorBoard与计算图可视化 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。
二、重要函数1、tf.metrics.accuracy计算预测与标签匹配的频率。...total和count，用于计算预测与标签匹配的频率。...这个频率最终作为精确度返回:一个幂等运算，简单地将total除以count。为了估计数据流上的度量，函数创建一个update_op操作，更新这些变量并返回精度。...参数：labels:groundtruth，一个形状与预测相符的张量。predictions:预测值，任何形状的张量。...update_op:一个操作，它适当地增加变量的总数和数量，并且其值与精确度匹配。
与常量不同的时，常量创建后，值便无法更改，但是变量创建后 可以修改。并且修改后的值在多个Session中都是可以看见的。 训练模型时，需要使用变量(Variable)保存和更新参数。...创建变量 创建变量有两种方式，一种是使用 tf.Variable 来创建一个新的变量，另一种是使用 tf.get_variable 来获取一个已经存在的变量或者创建一个新的变量。...tf.Variable 需要接收一个 Tensor 给构造函数，也可以自定义结点名称和数据类型。这里使用 tf.random_normal 来生成一个均值为1，标准差0.2，形状为(2, 5)的张量。...语法结构为：with tf.device(…): block，下面创建一个名为v的变量，并将其放在第一个GPU设备上 with tf.device("/gpu:0"): v = tf.get_variable...使用变量 在 TensorFlow 使用变量时，只需要像对待普通的张量（Tensor）来对待它就可以了。对变量进行操作后，生成的结果会是一个张量。
变量创建变量tf.constant 与 tf.Variable区别初始化变量Eval()tf.Variable.assign()assign_add() and assign_sub()每个会话都维护自己的变量副本控制依赖关系...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！...dtype=int32> 2.原型： tf.zeros_like(input_tensor, dtype=None, name=None, optimize=True) 创建一个形状和类型的张量（除非指定了...因此你必须初始化你变量，初始化是一个操作，你需要在一个session的上下文中去执行！...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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