tf.Session

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: Tensorflow中的图（tf.Graph）和会话（tf.Session）的实现主要介绍了Tensorflow中的图（tf.Graph）和会话（tf.Session）的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
评级：0 浏览量：2287 收藏量：0 资源大小：326KB 上传时间：2020-09-17

: 浅谈tensorflow 中tf.concat()的使用 concat()是将tensor沿着指定维度连接起来。其中tensorflow1.3版中...with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.concat([t1, t2], 0) )) 结果为：[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] t1 = [[1, 2,
评级：0 浏览量：447 收藏量：0 资源大小：33KB 上传时间：2020-12-20

: tf.concat()的理解和使用一：原型 concat(values, axis, name=“concat”)。简单理解即将传入的values(若干shape完全一样的...with tf.Session() as sess: print(sess.run(c)) 如上面代码所示，定义了两个一维张量a和b，axis的可取值此时只能
评级：5 浏览量：1894 收藏量：0 资源大小：35KB 上传时间：2021-01-06

: tensorflow中使用tf.ConfigProto配置Session tensorflow中使用tf.ConfigProto配置Session运行参数GPU设备指定。。。。。。。。。。。。。。。。
评级：0 浏览量：424 收藏量：0 资源大小：13KB 上传时间：2020-08-17

: 深度学习基础与TensorFlow实践教程本课程主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域优秀的计算系统之一，本课程将结合实例介绍使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤，着重讲解了...
评级：0 浏览量：273 收藏量：0 资源大小：17.81MB 上传时间：2021-06-09

: 基于tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别说明 #tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别 a=tf.zeros([4,5,4,5,6]) print(type(a.shape)) print(a.shape.ndims)#多少个维度 print(a.shape.as_list())#返回列表 ...sess=tf.Session() d=sess.run(c) print(d) out
评级：0 浏览量：359 收藏量：0 资源大小：40KB 上传时间：2020-12-17

: TensorFlow梯度求解tf.gradients实例我就废话不多说了，直接上代码吧！ ...with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() print sess.run(res) print sess.run(grads) 输出结果为： [[4]] [array([[2, 1
评级：0 浏览量：210 收藏量：0 资源大小：36KB 上传时间：2020-12-20

: TensorFlow Session使用的两种方法小结 TensorFlow Session 在TensorFlow中是通过session进行交互的，使用session有两种方法。下面通过一个简单的例子（两个矩阵相乘）说一下 {[3,1] 与{[5,2] 相乘 [1,2]} [2,4]} 代码 #encoding=utf-8 import ...
评级：0 浏览量：462 收藏量：0 资源大小：35KB 上传时间：2020-12-31

: Tf session 会话分析 TF session 代码运行流程分析
评级：0 浏览量：343 收藏量：0 资源大小：878KB 上传时间：2016-06-13

: Tensorflow中tf.ConfigProto()的用法详解 tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算具体代码如下： import tensorflow as tf session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, inter_op_parallelism_...
评级：0 浏览量：766 收藏量：0 资源大小：43KB 上传时间：2020-12-20

: tensorflow实现在函数中用tf.Print输出中间值导致写代码的时候很难调试，除了用官方的调试工具外，最直接的方法就是把中间结果输出出来查看，然而，直接用print函数只能输出tensor变量的形状，而不是数值，想要输出tensor的具体数值需要用tf.Print函数。...
评级：0 浏览量：522 收藏量：0 资源大小：109KB 上传时间：2020-12-23

: 解决tensorflow打印tensor有省略号的问题 with tf.Session() as sess: print(sess.run([x, y])) 输出结果如下：如果我调试的时候想查看省略号代表的值是什么只需要改成如下代码就行： import tensorflow as tf import numpy as np #借助numpy模块的set_...
评级：0 浏览量：613 收藏量：0 资源大小：76KB 上传时间：2020-12-20

: tensorflow session的关闭问题在网上搜索到的教程中，一般是说：调用tf.Session.close方法,或使用session作为上下文管理器，都可以关闭session。所以我理解的意思是，如果用方法1打开session，那么session就不会自动关闭。但事实并不是这样的，...
评级：0 浏览量：893 收藏量：0 资源大小：26KB 上传时间：2021-01-06

: 解决Tensorflow sess.run导致的内存溢出问题下面是调用模型进行批量测试的代码(出现溢出)，开始以为导致溢出的原因是数据读入方式问题引起的，用了tf , PIL和cv等方式读入图片数据，发现越来越慢，内存占用飙升，调试时发现是sess.run... sess = tf.Session(confi
评级：0 浏览量：843 收藏量：0 资源大小：47KB 上传时间：2020-12-20

: tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor 首先使用tf.where()将满足条件的数值索引取出来，在numpy中，可以直接...sess = tf.Session() def get_tensor(): x = tf.random_uniform((5, 4)) ind = tf.where(x>0.5) y = tf.gather_nd(x, ind) return x, ind, y
评级：0 浏览量：679 收藏量：0 资源大小：80KB 上传时间：2020-12-23

: Tensorflow–取tensorf指定列的操作方式我就废话不多说了，...In [4]:sess =tf.Session() In [5]: input = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[10,11,12],[13,14,15],[1 ...: 6,17,18]]]) In [6]: input.get_shape() Out[6]: TensorShape([Dimensi
评级：0 浏览量：354 收藏量：0 资源大小：63KB 上传时间：2021-01-21

: TensorFlow学习笔记1——Session会话控制一个TensorFlow图描述了计算的过程，为了进行计算，图必须在会话Session里启动。Session拥有和管理物理资源CPU和GPU、网络连接的功能，作为上下文管理器来使用 1.建立Seesion会话现在定义计算矩阵相乘的一个操作 ...
评级：0 浏览量：338 收藏量：0 资源大小：27KB 上传时间：2021-01-06

: tensorFlow入门例子和代码 TensorFlow入门例子和代码第1章：TensorFlow简介 TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google Brain团队开发。...with tf.Session() as sess: # 运行计算图并输出结果 result = sess.run(add) print
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: tf_trace:TensorFlow源代码跟踪-tensorflow source code ：调用tf.Session.run（）时会发生什么：已注册XLA设备：DirectSession :: Run（）内部发生什么：执行XLA优化步骤：如何从TF图形成XLA群集：如何从XLA集群创建UserComputation ：如何从UserComputation创建...
评级：0 浏览量：119 收藏量：0 资源大小：650KB 上传时间：2021-03-24

: Tensorflow设置显存自适应,显存比例的操作 Tensorfow框架下，在...session = tf.Session(config=config, ...) 2. 自适应 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...) 设置GPU的使用率的时候
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: 【从零开始人工智能01】人工智能运行开发环境搭建.pdf 【从零开始⼈⼯智能01】⼈⼯智能运⾏开发...all_variables() # 启动图 (graph) sess = tf.Session() sess.run(init) # 拟合平⾯ for step in range(0,201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(W
评级：0 浏览量：169 收藏量：1 资源大小：621KB 上传时间：2023-02-27

: keras .h5转移动端的.tflite文件实现方式将keras 下的mobilenet_v2转成了tflite from keras.backend import clear_session import numpy as np import tensorflow as tf clear_session() np.set_printoptions(suppress=True) input_graph_name = "../...
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: TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解 Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句，运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的矩阵相乘的例子来解释Session的两个用法。首先我们要加载TensorFlow并建立两个...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：63KB 上传时间：2021-01-20

: TensorFlow编程指南 graph session ensorFlow 使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的...较高阶的 API（例如 tf.estimator.Estimator 和 Keras）会向最终用户隐去图和会话的细节内容，但如果您希望理解这些 API 的实现方式，本指南仍会对您有所帮助。
评级：0 浏览量：183 收藏量：0 资源大小：460KB 上传时间：2018-10-24

: 5-3tensorboard 网络运行 with tf.Session() as sess: sess.run(init) writer=tf.summary.FileWriter('logs/',sess.graph) #设置循环次数 for epoch in range(51): for batch in range(n_batch): batch_x,batch_y=mnist.train.next_...
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: 解决TensorFlow程序无限制占用GPU的方法今天遇到一个奇怪的现象，使用tensorflow-gpu的时候，出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了，关键我就写了一个y=W*x…显示如下图所...with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print(sess.run(y)) 出
评级：0 浏览量：322 收藏量：0 资源大小：116KB 上传时间：2020-12-17

: Tensorflow 实现释放内存 with tf.Session() as sess: saver = tf.train.Saver() #保存运算图当我退出with并且立马执行 self.sess = tf.Session() self.saver = tf.train.import_meta_graph('./Model/model.ckpt.meta') sel
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: 对Tensorflow中的矩阵运算函数详解 with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.diag(diagonal))) #输出的结果为[[1 0 0 0] [0 1 0 0] [0 0 1 0] [0 0 0 1]] tf.diag_part(input,name=None) #功能与tf.diag函数相反,返回对角阵的对角元素 ...
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: TensorFlow 深度学习实践（2） TensorFlow 文章目录TensorFlow一.编程模型二.数据模型2.1 阶（rank）2.2 形状2.3 数据类型2.4变量2.5 取回2.6 注入3. TensorBoard3.1 ...with tf.Session() as session: x=tf.placeholder(tf.float32,[1],n
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: 对tensorflow 中tile函数的使用详解 tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度，...with tf.Session() as sess: print(sess.run(a1)) 结果就是： [[ 1. 2. 1. 2.] [ 3. 4. 3. 4.] [ 5. 6. 5. 6.] [ 1. 2. 1. 2.] [ 3. 4. 3. 4.] [ 5. 6. 5. 6
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