Video: Ինչպե՞ս եք սկզբնավորում TensorFlow փոփոխականը:
2024 Հեղինակ: Stanley Ellington | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 00:18
Դեպի սկզբնականացնել մի նոր փոփոխական ուրիշի արժեքից փոփոխական օգտագործել մյուսը փոփոխականի initialized_value() հատկությունը: Դուք կարող եք օգտագործել նախաստորագրված արժեքը ուղղակիորեն որպես նորի սկզբնական արժեք փոփոխական , կամ կարող եք օգտագործել այն որպես ցանկացած այլ տենզոր նորի համար արժեք հաշվարկելու համար փոփոխական.
Այս առումով, ի՞նչ է TensorFlow փոփոխականը:
Ա TensorFlow փոփոխական ձեր ծրագրի կողմից շահարկվող ընդհանուր, կայուն վիճակը ներկայացնելու լավագույն միջոցն է: Փոփոխական ներկայացնում է տենզոր, որի արժեքը կարող է փոխվել՝ գործարկելով դրա վրա: Հատուկ տարբերակները թույլ են տալիս կարդալ և փոփոխել այս թենսորի արժեքները: Ավելի բարձր մակարդակի գրադարաններ, ինչպիսիք են tf. keras- ն օգտագործում են tf.
Նաև գիտեք, թե ինչպես եք վերօգտագործում փոփոխականները TensorFlow-ում: Վերջնական խոսքեր
- կրկնակի օգտագործումը նշանակում է նույն փոփոխականի փոխանակում տարբեր օբյեկտների միջև:
- Եթե ցանկանում եք կիսել փոփոխական, երկրորդ անգամ դրան անդրադառնալով, պետք է հստակ նշել «վերօգտագործել = ճշմարիտ» փոփոխականի փոփոխական տիրույթում, որը ցանկանում եք կրկին օգտագործել, կամ.
- փոփոխականի շրջանակը սահմանել «վերօգտագործում = tf. AUTO_REUSE»
Բացի վերևից, ինչպես կարող եմ տպել TensorFlow փոփոխականը:
[A]: Դեպի տպել tensor- ի արժեքը ՝ առանց այն ձեր Python ծրագրին վերադարձնելու, կարող եք օգտագործել tf. Տպել () օպերատոր, ինչպես Անջեյն է առաջարկում մեկ այլ պատասխանում: Նկատի ունեցեք, որ դեռևս պետք է գործարկեք գրաֆիկի մի մասը `տեսնելու այս ելքի արդյունքը, որը տպված է ստանդարտ ելքի վրա: Եթե դուք աշխատում եք բաշխված TensorFlow , տֆ.
Ի՞նչ է TF Global_variables_initializer-ը ():
global_variables_initializer() նստաշրջանում ձեր փոփոխականները կպահպանեն այն արժեքները, որոնք դուք ասել եք, որ դրանք պահվեն, երբ դրանք հայտարարեք ( tf . Փոփոխական ( tf . Փոփոխական () գրաֆիկին ավելացնում է մի քանի տարբերակ. Փոփոխական արժեք, որը պահում է փոփոխականի արժեքը: Գործարկիչի գործարկիչ, որը փոփոխականը դնում է իր սկզբնական արժեքի վրա:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս պահպանել TensorFlow գրաֆիկը:
TensorFlow-ի պահպանում/ֆայլից գրաֆիկի բեռնում Պահպանեք մոդելի փոփոխականները անցակետի ֆայլում (. ckpt)՝ օգտագործելով tf: Պահպանեք մոդելը a. pb ֆայլը և նորից բեռնեք այն՝ օգտագործելով tf: Բեռնել մոդելի մեջ a. Սառեցրեք գրաֆիկը՝ գրաֆիկը և կշիռները միասին պահպանելու համար (աղբյուր) Օգտագործեք as_graph_def()՝ մոդելը պահելու համար, իսկ կշիռների/փոփոխականների համար դրանք քարտեզագրեք հաստատունների մեջ (աղբյուր)
Ո՞րն է ռեգրեսիոն վերլուծության կանխատեսող փոփոխականը:
Պարզ գծային ռեգրեսիայի դեպքում մենք կանխատեսում ենք մեկ փոփոխականի միավորներ երկրորդ փոփոխականի միավորներից: Փոփոխականը, որը մենք կանխատեսում ենք, կոչվում է չափանիշի փոփոխական և կոչվում է Y: Փոփոխականը, որի վրա մենք հիմնում ենք մեր կանխատեսումները, կոչվում է կանխատեսող փոփոխական և կոչվում է X:
Ինչպե՞ս եք սպասարկում TensorFlow մոդելը:
Tensorflow մոդելը սպասարկելու համար պարզապես արտահանեք SavedModel ձեր Tensorflow ծրագրից: SavedModel-ը լեզվական չեզոք, վերականգնվող, հերմետիկ սերիալացման ձևաչափ է, որը թույլ է տալիս ավելի բարձր մակարդակի համակարգերին և գործիքներին արտադրել, սպառել և վերափոխել TensorFlow մոդելները:
Ֆիքսված տոկոսադրույքով հիփոթեքն ավելի լավ է, քան փոփոխականը:
Ֆիքսված տոկոսադրույքով հիփոթեքային վարկերը ձեր հիփոթեքի մարումները կանխատեսելի և կայուն են պահում: Այնուամենայնիվ, դուք կարող եք շատ ավելի շատ տոկոսներ վճարել, քան կվճարեիք փոփոխական տոկոսադրույքով հիփոթեքի դեպքում: Փոփոխական տոկոսադրույքով հիփոթեքային վարկի տոկոսադրույքը կարող է տատանվել, ինչը ազդում է ձեր ամսական հիփոթեքի մարման վրա: Տոկոսադրույքները ներկայումս բոլոր ժամանակներում ցածր են
Ինչպե՞ս եք վերօգտագործում փոփոխականները TensorFlow-ում:
Վերջնական բառերի վերաօգտագործումը նշանակում է նույն փոփոխականի փոխանակում տարբեր օբյեկտների միջև: Եթե ցանկանում եք կիսվել փոփոխականով, երկրորդ անգամ դրան անդրադառնալիս, դուք պետք է հստակորեն նշեք «reuse=True» այն փոփոխականի փոփոխական շրջանակում, որը ցանկանում եք նորից օգտագործել, կամ. սահմանել փոփոխականի շրջանակը «reuse=tf.AUTO_REUSE»