Video: TensorFlow өзгөрмөсүн кантип инициализациялайсыз?
2024 Автор: Stanley Ellington | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-16 00:20
үчүн баштоо жаңы өзгөрмө башка нарктан өзгөрмө башкасын колдон өзгөрмөнүн initialized_value () касиети. Сиз колдоно аласыз башталган түздөн -түз жаңы үчүн баштапкы мааниси катары өзгөрмө , же башка каалагандай колдоно аласыз тензор жаңы үчүн маанини эсептөө өзгөрмө.
Буга байланыштуу, TensorFlow өзгөрмөсү деген эмне?
А. TensorFlow өзгөрмөсү Сиздин программа башкарган жалпы, туруктуу абалды көрсөтүүнүн эң жакшы жолу. Variable тензорду билдирет, анын маанисин ага операция жасоо менен өзгөртүүгө болот. Атайын опциялар бул тензордун маанилерин окууга жана өзгөртүүгө мүмкүндүк берет. Tf сыяктуу жогорку деңгээлдеги китепканалар. keras tf колдонушат.
Ошондой эле билиңиз, TensorFlowдо өзгөрмөлөрдү кантип кайра колдоносуз? Акыркы сөздөр
- кайра колдонуу бир эле өзгөрмөнү ар кандай объекттердин ортосунда бөлүшүүнү билдирет.
- Эгерде сиз өзгөрмөнү бөлүшкүңүз келсе, экинчи жолу кайрылганыңызда, кайра колдонууну каалаган өзгөрмөнүн өзгөрмө чөйрөсүндө "reuse = True" деп ачык -айкын көрсөтүшүңүз керек.
- өзгөрмө чөйрөнү "reuse = tf. AUTO_REUSE" деп коюңуз
Жогоруда айтылгандай, TensorFlow өзгөрмөсүн кантип басып чыгарам?
[A]: Кимге басып чыгаруу тензордун мааниси, аны Python программаңызга кайтарбастан, tf колдонсоңуз болот. Басып чыгаруу () оператору, Анджей башка жоопто айткандай. Белгилей кетчү нерсе, бул иштин өндүрүшүн көрүү үчүн графиктин бир бөлүгүн иштетүү керек, ал стандарттык чыгарууга басылат. Эгерде сиз чуркап жүрсөңүз TensorFlow , tf.
TF Global_variables_initializer () деген эмне?
global_variables_initializer() сессияда сиздин өзгөрмөлөрүңүз сиз жарыялаган баалуулуктарды сактайт ( tf . өзгөрмө( tf . Variable () графикке бир нече опцияны кошот: Өзгөрүлмө маанини кармаган өзгөрмө op. Өзгөрмөнү баштапкы маанисине койгон инициализатор op.
Сунушталууда:
TensorFlow графигин кантип сактайсыз?
TensorFlow файлдан графикти сактоо/жүктөө Моделдин өзгөрмөлөрүн tf аркылуу текшерүү файлына (. ckpt) сактаңыз. Моделди а. pb файлын түзүп, tf аркылуу кайра жүктөңүз. Адан үлгүдөгү жүктөө. График менен салмактарды чогуу сактоо үчүн графикти тоңдуруңуз (булак) Модельди сактоо үчүн as_graph_def() колдонуңуз, ал эми салмактар/өзгөрмөлөр үчүн аларды константаларга салыштырыңыз (булак)
TensorFlow моделине кантип кызмат кыласыз?
Tensorflow моделин тейлөө үчүн, жөн гана Tensorflow программаңыздан SavedModelди экспорттоңуз. SavedModel – бул TensorFlow моделдерин өндүрүү, керектөө жана трансформациялоо үчүн жогорку деңгээлдеги системаларды жана куралдарды камсыз кылуучу тилден бейтарап, калыбына келтирилүүчү, герметикалык сериялаштыруу форматы
TensorFlow ичинде өзгөрмөлөрдү кантип кайра колдоносуз?
Акыркы сөздөрдү кайра колдонуу бир эле өзгөрмөлүү объектилердин ортосунда бөлүшүүнү билдирет. Эгерде сиз өзгөрмө менен бөлүшүүнү кааласаңыз, экинчи жолу ага кайрылганыңызда, сиз кайра колдонгуңуз келген өзгөрмөнүн өзгөрмө чөйрөсүндө "reuse=True" дегенди ачык көрсөтүшүңүз керек, же. өзгөрмө масштабын "reuse=tf.AUTO_REUSE" кылып коюңуз
TensorFlow графигин кантип көрсөтөсүз?
Өзүңүздүн графикаңызды көрүү үчүн, TensorBoard'ты жумуштун журнал каталогуна көрсөтүп иштетиңиз, жогорку панелдеги график өтмөгүн чыкылдатыңыз жана жогорку сол бурчтагы менюну колдонуп, тиешелүү иштетүүнү тандаңыз
Кызматкерлерди кантип жалдап, кантип төлөйсүз?
Эгерде сиз биринчи кызматкериңизди жалдап жатсаңыз, ар кандай мамлекеттик органдарга документтерди тапшырып, салыктарды төлөшүңүз керек. Иш берүүчүнүн идентификациялык номерин алыңыз. Сиздин штаттын эмгек бөлүмүнө катталыңыз. Жумушчулардын компенсациясын камсыздандырууну алыңыз. Салыктарды кармап калуу үчүн эмгек акы системасын түзүү