self.phase_train_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("phase_train:0")
时间: 2024-05-23 15:12:53 浏览: 14
这行代码是用来获取 TensorFlow 默认计算图中名为 "phase_train:0" 的 tensor 对象。这个 tensor 对象通常用于在训练过程中控制 batch normalization 层是否使用 batch 统计信息。在训练时,我们需要计算 batch 统计信息;而在测试时,我们使用整个训练集的统计信息。因此,我们可以通过设置 phase_train_placeholder 的值来控制 batch normalization 层的行为。如果 phase_train_placeholder 的值为 True,则 batch normalization 层将使用 batch 统计信息;否则,它将使用整个训练集的统计信息。
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emb = self.sess.run( self.embeddings feed_dict={self.images_placeholder: images, self.phase_train_placeholder: False} )
这段代码是使用 TensorFlow 的 Session 运行一个名为 `embeddings` 的 tensor,并将 `images` 和 `phase_train_placeholder` 的值作为输入传递给该 tensor。这个 tensor 可能是一个图像嵌入向量,它将图像转换为一个向量表示。`images_placeholder` 和 `phase_train_placeholder` 可能是定义为 TensorFlow 的占位符,用于在运行 Session 时提供输入。`feed_dict` 参数将一个字典传递给 Session,该字典将每个占位符映射到其相应的输入值。
self.images_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input:0")
这行代码是在 TensorFlow 中获取默认图(Graph)中的一个张量(Tensor),这个张量的名称为 "input:0",并将其赋值给了 self.images_placeholder 变量。一般情况下,我们在 TensorFlow 中定义模型时,会使用 tf.placeholder() 方法来定义占位符(Placeholder),表示输入数据的格式和维度。在运行模型时,我们需要将真实的数据传入这些占位符中。而这里的 self.images_placeholder 变量就是用来存储输入数据占位符的张量。