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未初始化的常量ActiveStorage::constant::Net

{"error":{"code":"429","message": "Requests to the ChatCompletions_Create Operation under Azure OpenAI API version 2023-12-01-preview have exceeded token rate limit of your current OpenAI S0 pricing tier. Please retry after 1 second. Please go here: https://aka.ms/oai/quotaincrease if you would like to further increase the default rate limit."}}

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基于TensorFlow深度学习系列教程 2——常量Constant

常量概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant、变量Variable、占位符Placeholder。...其中: 常量:用于存储一些不变数值,在计算图创建时候,调用初始化方法时,直接保存在计算图中 变量:模型训练参数,比如全连接里面的W和bias 占位符:就是模型每次训练时样本,当计算图固定时,只需要替换占位符里面的内容...概念上跟sparkDAG图差不多,不过图模式更固定一些,不像spark还分为action和transform。 常量简单使用 下面这个例子就是常量最简单使用例子了,定义a和b两个常量,输出x。...常量初始化 1 固定初始化、0或1初始化 最常用初始化方法,就是直接在声明时候赋予一个初始值,也可以根于指定shape进行0和1填充 import tensorflow as tf # tf.constant...(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) # 常量创建 # [2 2] a = tf.constant([2

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