tensorflow的variable,

　　这篇文章主要为大家介绍了大蟒人工智能张量流函数tf.get _变量使用方法示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

目录

参数数量及其作用

　　该函数共有十一个参数，常用的有：

　　名称名字

　　变量规格形状

　　变量类型类型

　　变量初始化方式初始化程序

　　所属于的集合收集

　　定义获取变量(名称、

　　形状=无，

　　dtype=无，

　　初始值设定项=无，

　　正则=无，

　　可训练=真，

　　集合=无，

　　caching _ device=None，

　　分割器=无，

　　validate_shape=True，

　　use _ resource=无

　　custom _ getter=无):

　　该函数的作用是创建新的张量流变量

　　常见的初始化程序有：

　　常量初始化器tf .常数_初始值设定项

　　正太分布初始化器随机正常初始值设定项

　　截断正态分布初始化器TF。truncated _ normal _初始值设定项

　　均匀分布初始化器随机统一初始化器

例子

　　该例子将分别讲述常见的几种初始化程序的使用方法

　　将张量流作为法国南部（French Southern Territories的缩写）导入；

　　将数组作为铭牌导入；

　　#常量初始化器

　　v1 _ cons=TF。get _ variable( v1 _ cons ，shape=[1，4]，initializer=TF。constant _初始值设定项())

　　v2 _ cons=TF。get _ variable( v2 _ cons ，shape=[1，4]，initializer=TF。constant _ initializer(9))

　　#正太分布初始化器

　　v1_nor=tf.get_variable(v1_nor ，shape=[1，4]，初始值设定项=tf。random _ normal _ initializer()

　　v2_nor=tf.get_variable(v2_nor ，shape=[1，4]，初始值设定项=tf。random _ normal _ initializer(mean=0，stddev=5，seed=0))#均值、方差、种子值

　　#截断正态分布初始化器

　　v1 _ trun=TF。get _ variable( v1 _ trun ，shape=[1，4]，初始值设定项=TF。truncated _ normal _ initializer())

　　v2 _ trun=TF。get _ variable( v2 _ trun ，shape=[1，4]，初始值设定项=TF。truncated _ normal _ initializer(mean=0，stddev=5，seed=0))#均值、方差、种子值

　　#均匀分布初始化器

　　v1_uni=tf.get_variable(v1_uni ，shape=[1，4]，初始值设定项=tf。random _ uniform _ initializer()

　　v2_uni=tf.get_variable(v2_uni ，shape=[1，4]，初始值设定项=tf。random _ uniform _ initializer(maxval=-1 .minval=1 .seed=0))#最大值、最小值、种子值

　　用tf .会话()为sess:

　　sess。运行(TF。global _ variables _ initializer()

　　打印(常量初始化器v1_cons: ，sess.run(v1_cons))

　　打印(常量初始化器v2_cons: ，sess.run(v2_cons))

　　打印(正太分布初始化器v1_nor: ，sess.run(v1_nor))

　　打印(正太分布初始化器v2_nor: ，sess.run(v2_nor))

　　打印(截断正态分布初始化器v1_trun: ，sess.run(v1_trun))

　　打印(截断正态分布初始化器v2_trun: ，sess.run(v2_trun))

　　打印(均匀分布初始化器v1_uni: ，sess.run(v1_uni))

　　打印(均匀分布初始化器v2_uni: ，sess.run(v2_uni))

　　其输出为：

　　常量初始化器v1_cons: [[0 .0.0.0.]]

　　常量初始化器v2_cons: [[9 .9.9.9.]]

　　正太分布初始化器v1 _ nor :[[-0.7286455-0.03095582 1.6400269-0.90134907]]

　　正太分布初始化器v2 _ nor :[[-1.9957879 10.522196 0.85522 2.7325907]]

　　截断正态分布初始化器v1 _ trun :[[-0.52284956-0.77045 1.95075 0.96106136]]

　　截断正态分布初始化器v2 _ trun :[[-1.9957879 0.8553612 2.7307 2.1127698]]

　　均匀分布初始化器v1 _ uni :[[0.5369104 0.05912018 0.158732 0.2859378]]

　　均匀分布初始化器v2 _ uni :[[0.79827476-0.9403336-0.69752836 0.9034374]]

　　以上就是大蟒人工智能张量流函数tf.get _变量使用方法的详细内容，更多关于能张量流函数tf.get _变量的资料请关注盛行信息技术软件开发工作室其它相关文章！

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