tf2.0 sess.run

时间: 2023-08-16 21:08:00 浏览: 152
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TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式

tf2.0 的 sess.run() 方法在 TensorFlow 2.x 中已经被废弃。在 TensorFlow 2.x 中，你可以直接执行 TensorFlow 的操作和运算，而不需要使用会话(Session)来运行。相反，你可以直接在代码中执行操作并获取结果。这样可以大大简化代码，并提高可读性和易用性。所以，如果你正在使用 TensorFlow 2.x 版本，你不再需要使用 sess.run() 方法。
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with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() print(sess.run(res)) print(sess.run(grads)) **输出结果**： [[4]] [array([[2, 1]], dtype=int32)] **分析**： - 在这...
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tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例

sess.run(tf.global_variables_initializer()) frozen_graph = freeze_session(sess, output_names=[output_node_name]) 6. 将冻结的计算图转换为.pb模型： python from tensorflow.python.framework ...

import tensorflow as tf import numpy as np # 创建数据集 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # 构建模型 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights * x_data + biases # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 运行计算图 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'

在TensorFlow 2.0版本中，tf.random_uniform()已经被弃用。如果你使用的是TensorFlow 2.0版本或更高版本，可以使用tf.random.uniform()代替。修改后的代码如下： import tensorflow as tf import numpy as...

'' Basic Operations example using TensorFlow library. Author: Aymeric Damien Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ ''' from __future__ import print_function import tensorflow as tf # Basic constant operations # The value returned by the constructor represents the output # of the Constant op. a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) # Launch the default graph. with tf.compat.v1.Session() as sess: print("a=2, b=3") print("Addition with constants: %i" % sess.run(a+b)) print("Multiplication with constants: %i" % sess.run(a*b)) # Basic Operations with variable as graph input # The value returned by the constructor represents the output # of the Variable op. (define as input when running session) # tf Graph input a = tf.placeholder(tf.int16) b = tf.placeholder(tf.int16) # Define some operations add = tf.add(a, b) mul = tf.multiply(a, b) # Launch the default graph. with tf.compat.v1.Session() as sess: # Run every operation with variable input print("Addition with variables: %i" % sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3})) print("Multiplication with variables: %i" % sess.run(mul, feed_dict={a: 2, b: 3})) # ---------------- # More in details: # Matrix Multiplication from TensorFlow official tutorial # Create a Constant op that produces a 1x2 matrix. The op is # added as a node to the default graph. # # The value returned by the constructor represents the output # of the Constant op. matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) # Create another Constant that produces a 2x1 matrix. matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) # Create a Matmul op that takes 'matrix1' and 'matrix2' as inputs. # The returned value, 'product', represents the result of the matrix # multiplication. product = tf.matmul(matrix1, matrix2) # To run the matmul op we call the session 'run()' method, passing 'product' # which represents the output of the matmul op. This indicates to the call # that we want to get the output of the matmul op back. # # All inputs needed by the op are run automatically by the session. They # typically are run in parallel. # # The call 'run(product)' thus causes the execution of threes ops in the # graph: the two constants and matmul. # # The output of the op is returned in 'result' as a numpy ndarray object. with tf.compat.v1.ession() as sess: result = sess.run(product) print(result) # ==> [[ 12.]]

这是一个使用 TensorFlow 库进行基本操作的例子。首先定义了两个常量 a 和 b，并使用 Session 运行了...需要注意的是，使用 TensorFlow 2.0 及以上版本时，Session 已经被删除，需要使用 Eager Execution 模式代替。

import tensorflow as tf ## create a graph g = tf.Graph() # 此处替换掉placeholder，是因为 "placeholder" 不再是 TensorFlow 的一部分了。在 TensorFlow 2.0 中， # 它已被弃用，并被 tf.compat.v1.placeholder 替换。在新版本中建议使用tf.function和tf.Tensor来完成相同的功能. with g.as_default(): # x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, # shape=(None), name='x') x = tf.Tensor(dtype=tf.float32, shape=(None), name='x') w = tf.Variable(2.0, name='weight') b = tf.Variable(0.7, name='bias') z = w*x + b init = tf.global_variables_initializer() ## create a session and pass in graph g with tf.Session(graph=g) as sess: ## initialize w and b: sess.run(init) ## evaluate z: for t in [1.0, 0.6, -1.8]: print('x=%4.1f --> z=%4.1f'%( t, sess.run(z, feed_dict={x:t})))

Note that the tf.placeholder() function is replaced with tf.Tensor() because tf.placeholder() is deprecated in TensorFlow 2.0. Two TensorFlow Variable objects are also created to represent ...

with tf.Session() as sess: output=sess.run(max_pool,feed_dict={X:dataset})请对此段代码进行修改

在 TensorFlow 2.0 中，tf.Session() 已经被废弃了，因此你不能再使用它来创建会话。相反，你可以直接在命令式上下文中运行 TensorFlow 操作，而无需显式地创建会话。下面是一份示例代码，展示了如何在 TensorFlow...

import tensorflow as tf # 创建两个常量 a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) # 将它们相加 c = tf.add(a, b) # 创建会话并运行计算图 with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result)with tf.Session() as sess: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'. Did you mean: 'version'?

从TensorFlow 2.0开始，使用Eager Execution模式，tf.Session()已经被移除了。相反，您可以直接运行操作并获取结果。可以尝试以下代码： python import tensorflow as tf # 创建两个常量 a = tf.constant(5) b ...

init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict) session.run(init_op, init_feed)

这段代码中的 session 也是 TensorFlow 1.x 中的用法，如果你正在使用 TensorFlow 2.0 或更高版本，则需要使用 tf.compat.v1.Session() 函数来创建一个 TensorFlow 1.x 兼容的会话。 修改后的代码如下： ...

No default session is registered. Use with sess.as_default() or pass an explicit session to eval(session=sess)

请注意，在使用默认会话时，您需要在 with 语句块中创建会话，并在 eval() 方法或 run() 方法中使用 session=sess 参数将会话作为参数传递。 如果您使用的是 TensorFlow 2.0 或更高版本，则不需要使用默认...

summary_loss = [] for ph in ph_summary: summary_loss.append(tf.summary.scalar(ph.name, ph)) merged_summ = tf.summary.merge(summary_loss) return merged_summ用TensorBoard 2.0及以上版本的用法重写这段代码实现相同的功能

sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(10): # 随机生成一些数据，用于记录到摘要数据中 data1 = i data2 = i * 2 # 运行合并摘要数据的操作，并将记录的步数传递给摘要数据 merged_...

The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

这是一个警告信息，意味着tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy已经被弃用，建议使用tf.compat.v1.losses.sparse_... sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(y)) # 输出：0.68972665

tf.nn.sigmoid

result = sess.run(y) print(result) 该代码将输入数组x传递给tf.nn.sigmoid函数，并计算其输出值。在本例中，输出值为： [0.62245935 0.7310586 0.880797 ] 这些值分别对应于输入数组中每个元素的...

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output = sess.run(a_relu) print(output) # 输出：[0. 2.] 在这个例子中，负数部分被置零，正数部分保持不变。 相比之下，tf.nn.relu_layer() 提供了一个稍微更高级的功能，它接受额外的权重和偏置参数，...
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sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(output)) 这个代码示例中，我们首先定义了一个输入数据和一个卷积核，然后调用tf.nn.conv2d_transpose函数进行反卷积操作。其中，output_...

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logits = tf.constant([2.0, 1.0, 0.1]) labels = tf.constant([1.0, 0.0, 1.0]) loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels) with tf.Session() as sess: print(sess.run...

tensorflow中tf.nn.sigmoid有什么作用？它的用法是什么

print(sess.run(y)) 输出结果为： [0.7310586 0.880797 0.95257413] 这个例子中，我们将x输入到sigmoid函数中，得到一个输出y，表示x经过sigmoid函数的压缩后的结果。其中，tf.constant创建了一个...

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sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer()) sess.run(tf.compat.v1.local_variables_initializer()) # 启动队列 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.compat.v1.train.start_queue_...

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