tf.global_variables()

时间: 2023-04-18 12:01:02 浏览: 79

tf.one_hot函数详解，看了很多介绍写的比较模糊，结合理解看懂了记录下来，分享给更多需要的朋友！

tf.one_hot 函数详解 tf.one_hot 函数是 TensorFlow 中的一个重要函数，它用于将整数索引转换为独热编码(one-hot encoding)，在深度学习中广泛应用于分类问题。下面是对 tf.one_hot 函数的详细解释。函数签名 tf.one_hot(indices, depth, axis=None, name=None) 参数解释 * indices: 一个整数索引的张量，表示要转换为独热编码的索引。 * depth: 一个整数，表示独热编码的深度，即分类的个数。 * axis: 一个整数，表示从哪个维度开始扩展独热编码。默认值为 None，表示从最后一个维度开始扩展。 * name: 一个字符串，表示操作的名称。函数解释 tf.one_hot 函数将整数索引转换为独热编码，输出是一个布尔值张量。独热编码是一种编码方式，将整数索引转换为一个布尔值向量，其中只有一个元素为 1，其他元素为 0。实例解释下面是一个简单的实例： ``` import tensorflow as tf var1 = tf.one_hot(indices=[0, 1, 2, 3], depth=6, axis=0) var2 = tf.one_hot(indices=[0, 1, 2, 3], depth=6, axis=1) var3 = tf.one_hot(indices=[0, 1, 2, 3], depth=4, axis=1) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) a, b, c = sess.run([var1, var2, var3]) print(a) print(b) print(c) ``` 在这个实例中，我们使用 tf.one_hot 函数将整数索引 `[0, 1, 2, 3]` 转换为独热编码。我们定义了三个变量 `var1`、`var2` 和 `var3`，它们的参数分别为 `axis=0`、`axis=1` 和 `axis=1`。输出解释输出结果为： ``` [[1. 0. 0. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 0. 0. 1.]] [[1. 0. 0. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0. 0.]] [[1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 1.]] ``` 输出结果是一些布尔值张量，每个元素表示对应的索引是否被激活。 axis 参数解释 axis 参数表示从哪个维度开始扩展独热编码。如果 axis=0，那么输出维度将变为（M, depth），其中 M 是索引的长度，depth 是分类的个数。如果 axis=1，那么输出维度将变为（depth, M）。应用场景 tf.one_hot 函数广泛应用于分类问题，如图像分类、文本分类等。独热编码可以将整数索引转换为独热向量，使得模型能够更好地学习分类特征。

tf.global_variables()是TensorFlow中的一个函数，用于获取所有全局变量的列表。这些全局变量是在TensorFlow图中定义的，可以在训练过程中被更新和使用。该函数返回一个列表，其中包含所有全局变量的引用。

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tf.global_variables()

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tf.global_variables_initialize

tf.global_variables_initializer()

详细一点介绍tf.global_variables_initializer

init = tf.global_variables_initialfzer()

init = tf.global_variables_initializer()

init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()) sess.run(init)

sess.run(tf.global_variables_initializer())

sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())

saver=tf.compat.v1.train.Saver(tf.global_variables())这是什么意思

sess.run(tf.global_variables_initializer())什么意思

init = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() sess = tf.Session() sess.run(init)

init = tf.global_variables_initializer()是什么意思？

解释下这段代码： self.variable_to_restore = tf.global_variables()

解释这段代码tf.summary.FileWriter("logs/", self.sess.graph) self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) self.cost_his = []

# 初始化 sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())这段代码含义

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