Video: Come funziona il rimodellamento di TF?
2024 Autore: Stanley Ellington | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 00:19
Nel runtime di tensorflow, un Tensor è costituito da rawdata (array di byte), forma e dtype, tf . rimodellare onlychange shape, con dati grezzi e dtype non modificati. -1 o Nessuno in tf . rimodellare significa che questo valore può essere calcolato.
Di conseguenza, qual è la variabile TF?
UN tf . Variabile rappresenta un tensore il cui valore può essere modificato eseguendo operazioni su di esso. a differenza di tf . Tensoroggetti, a tf . Variabile esiste al di fuori del contesto di una singola chiamata session.run. Internamente, a tf . Variabile memorizza un tensore persistente. Operazioni specifiche consentono di leggere e modificare i valori di questo tensore.
In secondo luogo, cos'è Argmax in Tensorflow? Il Tensorflow argmax richiede di designare una dimensione del tuo tensore per agire come quella matrice. importare flusso tensoriale come tf sess = tf. InteractiveSession() # Poichéx[3] è il numero più grande(4), argmax (x) è 3 x = [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1] tf. argmax (x, asse=0).
Inoltre è stato chiesto, cos'è il tensore TF?
UN tensore è un handle simbolico per uno degli output di un'operazione. Non contiene i valori dell'output di tale operazione, ma fornisce invece un mezzo per calcolare quei valori in un TensorFlow tf .compat.v1. Sessione. Questa classe ha due scopi principali: A tensore può essere passato come input a un'altra operazione.
Che cos'è la sessione eseguita?
UN sessione permette di eseguire grafici o parti di grafici. Alloca risorse (su una o più macchine) per questo e mantiene i valori effettivi dei risultati intermedi e delle variabili.
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