2017-06-04 9 views

答えて

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つまり、weightsは、Tensorflowグラフの変数の一意の名前です。W1は、Tensorflow変数を指すPython変数の名前です。新しい変数にW1を代入すると、例えばW2 = W1の場合、W2の名前もweightsであることがわかります。異なるPythonの名前(および変数)、同じTensorflowの名前(および変数)。

実際に名前weights_1:0で変数を作成しますname='weights'で新しい変数の命名:

>>> tf.Variable(tf.zeros((2,2)), name="weights") 
<tf.Variable 'weights_1:0' shape=(2, 2) dtype=float32_ref> 
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Thxををあなたの心になります。また、保存/ tensorboardに変数や可視化のために復元するために使用されていますか?私はいくつかのコードをオンラインで見たので、変数はセッションで実行する必要があり、セッションではsess.run(W1)を使用しているので、これはPython変数(W1)を使用していますが、 )? –

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python変数はテンソルフロー変数へのポインタに過ぎませんが、テンソルフロー変数を使用する唯一の方法です。いずれの場合でもsess.run(W1)はテンソルフローグラフで実行されます –

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W1は、Pythonの変数の名前です。 Pythonインタプリタのために、この変数をコード内で扱うために使用します。したがって、いくつかの操作(追加、乗算、conv、初期化)を行う必要がある場合は、この名前を使用します。テンソルの位置がどこであるかを知るポインタと考えることができます。

name='weights'は、ヒトを対象とする。より詳細な回答はhereをご覧ください。 Python変数を出力すると、この名前が表示されます。 tensorflow変数とPythonの変数について少し詳しく説明し、

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