tf.compat.v1.get_variable

时间: 2023-04-26 14:01:12 浏览: 137
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96.tf.Variable和 tf.get_variable()1

tf.compat.v1.get_variable是TensorFlow中的一个函数，用于创建或获取变量。它可以用于创建新的变量，也可以用于获取已经存在的变量。该函数的参数包括变量名、变量形状、变量类型等。在TensorFlow 2.中，该函数已经被tf.Variable所取代。
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tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解

本文将深入探讨如何使用tf.Variable进行变量初始化，并介绍相关操作。 1. **创建变量** 创建变量时，我们需要提供一个初始值，这个初始值可以是任意类型和形状的张量（tensor）。例如： python import ...

import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_v2_behavior() with tf.compat.v1.variable_scope("one"): o=tf.compat.v1.get_variable("f",[1]) with tf.compat.v1.variable_scope("two"): o1=tf.compat.v1.get_variable("f",[1]) assert o == o1 print("想等...")

在每个命名空间中，我们通过 tf.compat.v1.get_variable() 方法创建了一个名为 "f" 的变量 o 和 o1。 接下来，我们使用 assert 语句来判断变量 o 和 o1 是否相等。如果相等，程序会打印出 "相等..."。如果不...

解释这行代码 with tf.compat.v1.variable_scope('conv1'): weights = tf.compat.v1.get_variable("w", [1, 1, 32, 32], initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(stddev=1e-3))

这行代码是在定义一个卷积层，命名为conv1，并且创建一个名为"weights"的变量，其shape为[1,1,32,32]，采用使用截断正态分布初始化方法，标准差为1e-3。实际上这是一个tensorflow的变量声明方式，用于存储卷积层的...

解释这行代码weights = tf.compat.v1.get_variable("w", [1, 1, 16, 32], initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(stddev=1e-3))

这行代码定义了一个变量weights，使用了 TensorFlow 的 get_variable 方法来获取一个名为"w"的变量。该变量是一个 shape 为 [1, 1, 16, 32] 的四维张量，即它是一个尺寸为 1x1x16x32 的张量，其中1表示此维度上的...

解释这行代码 bias = tf.compat.v1.get_variable("b", [32], initializer=tf.constant_initializer(0.0))

这一行代码的作用是定义一个偏置...通过使用 tf.compat.v1.get_variable() 函数创建变量，该函数是 TensorFlow 中创建变量的推荐方法之一。偏置项的初始化使用了 tf.constant_initializer() 函数，将其值初始化为0.0。

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

import tensorflow.compat.v1 as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train # 定义常量 MODEL_SAVE_PATH = 'model/' EVAL_INTERVAL_SECS = 10 ...

tf.compat.v1.variable_scope

使用变量作用域的一个主要优势是可以通过tf.compat.v1.get_variable和tf.compat.v1.variable_scope配合使用完成变量共享的功能。通过在不同的变量作用域下使用相同名称的变量，可以实现变量的共享。这在构建大型神经...

解释这行代码 with tf.compat.v1.variable_scope('identity_conv'):

在该 variable_scope 内，调用 tf.compat.v1.get_variable() 函数可以创建和共享变量。这个 variable_scope 的名称可以帮助我们组织我们的 TensorFlow 变量，并且可以轻松地跨各种操作和网络组件共享变量。这样，...

解释这行代码 with tf.compat.v1.variable_scope('vi_extraction_network'):

通常情况下，variable_scope() 函数结合 get_variable() 函数一起使用，可以更加灵活地控制变量的名称和作用域。由于 TensorFlow 2.x 版本已经将 variable_scope() 函数废弃，因此在新版 TensorFlow 中应该使用 tf....

tf.compat.v1.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES含义

该集合包含了所有的变量，包括由tf.Variable创建的变量和其他类型的变量，例如tf.get_variable创建的变量和tf.compat.v1.trainable_variables等。这些变量可以通过tf.compat.v1.global_variables函数来获取，并且...

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

这些变量包括所有被创建的 tf.Variable 对象和 tf.get_variable 创建的变量。然后，使用 tf.compat.v1.train.Saver 创建一个 Saver 对象，将它们传递给 Saver 构造函数中，以便在训练过程中可以保存这些...

tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values()改为tensorflow2.x兼容语句

在 TensorFlow 2.x 中，tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values() 方法已经被移除，可以使用 tf.train.load_checkpoint() 方法来加载权重文件，并使用 tf.Variable.assign() 方法将权重值赋给变量...

ef initialize_parameters(): tf.set_random_seed(1) W1 = tf.get_variable("W1", shape=[4, 4, 3, 8], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) W2 = tf.get_variable("W2", shape=[2, 2, 8, 16], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) parameters = {"W1": W1, "W2": W2} return parameters tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess_test: parameters = initialize_parameters() init = tf.global_variables_initializer() sess_test.run(init) print("W1 = " + str(parameters["W1"].eval()[1,1,1])) print("W2 = " + str(parameters["W2"].eval()[1,1,1])) 请根据现在python版本纠正这段代码

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() def initialize_parameters(): tf.set_random_seed(1) initializer = tf.initializers.GlorotUniform(seed=0) W1 = tf.get_variable("W1", shape=...

tf.compat.v1.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d(), trainable=trainable, collections=['wd', 'variables', 'filters'])改为tensorflow2.X兼容的语句

在 TensorFlow 2.X 中，tf.compat.v1 模块已经被弃用，应使用 tf 模块。tf.compat.v1.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() 可以替换为 tf.keras.initializers.GlorotUniform()。同时，TensorFlow 2....

if len(weight_dict) > 0: init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict) session.run(init_op, init_feed) print('Loaded %d variables from %s' % (len(weight_dict), file_name))改为tensorflow2.x兼容语句

如果你想要手动加载权重，可以使用 tf.Variable.assign() 方法来将权重值赋给变量。以下是上述代码的 TensorFlow 2.x 兼容语句： python import tensorflow as tf if len(weight_dict) > 0: model = ...

'' 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 运行了加法和乘法操作。然后定义了两个占位符 a 和 b，并定义了加法和乘法操作。最后，使用 Session 运行了矩阵乘法操作...

@staticmethod def inference_detection(image, train=False): """ HandSegNet: Detects the hand in the input image by segmenting it. Inputs: image: [B, H, W, 3] tf.float32 tensor, Image with mean subtracted train: bool, True in case weights should be trainable Outputs: scoremap_list_large: list of [B, 256, 256, 2] tf.float32 tensor, Scores for the hand segmentation classes """ with tf.compat.v1.variable_scope('HandSegNet'): scoremap_list = list() layers_per_block = [2, 2, 4, 4] out_chan_list = [64, 128, 256, 512] pool_list = [True, True, True, False] # learn some feature representation, that describes the image content well x = image for block_id, (layer_num, chan_num, pool) in enumerate(zip(layers_per_block, out_chan_list, pool_list), 1): for layer_id in range(layer_num): x = ops.conv_relu(x, 'conv%d_%d' % (block_id, layer_id+1), kernel_size=3, stride=1, out_chan=chan_num, trainable=train) if pool: x = ops.max_pool(x, 'pool%d' % block_id) x = ops.conv_relu(x, 'conv5_1', kernel_size=3, stride=1, out_chan=512, trainable=train) encoding = ops.conv_relu(x, 'conv5_2', kernel_size=3, stride=1, out_chan=128, trainable=train) # use encoding to detect initial scoremap x = ops.conv_relu(encoding, 'conv6_1', kernel_size=1, stride=1, out_chan=512, trainable=train) scoremap = ops.conv(x, 'conv6_2', kernel_size=1, stride=1, out_chan=2, trainable=train) scoremap_list.append(scoremap) # upsample to full size s = image.get_shape().as_list() scoremap_list_large = [tf.image.resize_images(x, (s[1], s[2])) for x in scoremap_list] return scoremap_list_large详细注释

其中，输入参数包括一个形状为[B, H, W, 3]的tf.float32类型的图像张量，train参数用于指定权重是否可训练。输出为一个形状为[B, 256, 256, 2]的tf.float32类型的列表，其中每个元素是手部分割的分数图。这段代码的...

tf.Variable_scope(scope)改为TensorFlow2

在TensorFlow 2中，由于tf.Variable_scope()已被弃用，你可以使用tf.compat.v1.variable_scope()或tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()来替代。 以下是使用tf.compat.v1.variable_scope()的示例...

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