كيف تقوم بتهيئة متغير TensorFlow؟

2024 مؤلف: Stanley Ellington | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-16 00:13

إلى تهيئة جديد عامل من قيمة الآخر عامل استخدم الآخر المتغيرات initialized_value () الخاصية. يمكنك استعمال ال مهيأ القيمة مباشرة كقيمة أولية للجديد عامل ، أو يمكنك استخدامه كأي دولة أخرى موتر لحساب قيمة جديدة عامل.

في هذا الصدد ، ما هو متغير TensorFlow؟

أ متغير TensorFlow هي أفضل طريقة لتمثيل الحالة المشتركة والمستمرة التي يتلاعب بها برنامجك. عامل يمثل موترًا يمكن تغيير قيمته عن طريق تشغيل العمليات عليه. تسمح لك عمليات محددة بقراءة وتعديل قيم هذا الموتر. مكتبات المستوى الأعلى مثل tf. استخدام keras tf.

تعرف أيضًا على كيفية إعادة استخدام المتغيرات في TensorFlow؟ الكلمات الأخيرة

1. إعادة الاستخدام تعني مشاركة نفس المتغير بين كائنات مختلفة.
2. إذا كنت تريد مشاركة متغير ، في المرة الثانية التي تشير فيها إلى ذلك ، تحتاج إلى تحديد "reuse = True" بشكل صريح في النطاق المتغير للمتغير الذي تريد إعادة استخدامه ، أو.
3. اضبط النطاق المتغير على "reuse = tf. AUTO_REUSE"

بجانب ما ورد أعلاه ، كيف أطبع متغير TensorFlow؟

[A]: إلى مطبعة قيمة الموتر دون إعادته إلى برنامج Python الخاص بك ، يمكنك استخدام tf. مطبعة () عامل التشغيل ، كما يقترح Andrzej في إجابة أخرى. لاحظ أنك لا تزال بحاجة إلى تشغيل جزء من الرسم البياني لرؤية إخراج هذا المرجع ، والذي تمت طباعته على الإخراج القياسي. إذا كنت تقوم بتشغيل موزعة TensorFlow ، tf.

ما هو TF Global_variables_initializer ()؟

global_variables_initializer () في الجلسة ، ستحتفظ المتغيرات الخاصة بك بالقيم التي أخبرتهم أن يحتفظوا بها عندما تعلنهم ( تف . عامل( تف . عامل () يضيف العديد من العمليات إلى الرسم البياني: متغير op يحمل القيمة المتغيرة. عملية تهيئة تقوم بتعيين المتغير على قيمته الأولية.