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TensorFlow中的Variable 变量

简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。

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tensorflow: 打印内存中的变量

tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0...moving_variance:0' shape=(1,) dtype=float32_ref> [ 452.62246704] Process finished with exit code 0 法二：指定变量名打印...tf.global_variables_initializer()) t = sess.run(output, feed_dict={input_x:i_p}) # 法二：指定变量名打印.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0

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变量覆盖

定义什么是变量覆盖呢？变量覆盖指的是用我们自定义的参数值替换程序原有的变量值，一般变量覆盖漏洞需要结合程序的其它功能来实现完整的攻击。...EXTR_IF_EXISTS - 仅在当前符号表中已有同名变量时，覆盖它们的值。其它的都不处理。...EXTR_PREFIX_IF_EXISTS - 仅在当前符号表中已有同名变量时，建立附加了前缀的变量名，其它的都不处理。 EXTR_REFS - 将变量作为引用提取。...规定要解析的字符串。 array 可选。规定存储变量的数组名称。该参数指示变量存储到数组中。如果未设置 array 参数，由该函数设置的变量将覆盖已存在的同名变量。...该函数在最新版本的 PHP 中已经不支持。

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Tensorflow中的共享变量机制小结

今天说一下tensorflow的变量共享机制，首先为什么会有变量共享机制？这个还是要扯一下生成对抗网络GAN，我们知道GAN由两个网络组成，一个是生成器网络G，一个是判别器网络D。...G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来，D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像（real images）。...所以这里D的输入就有2个，但是这两个输入是共享D网络的参数的，简单说，也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制，正好可以解决这个问题。...TF中是由Variable_scope来实现的，下面我通过几个栗子，彻底弄明白到底该怎么使用，以及使用中会出现的错误。栗子来源于文档，然后我写了不同的情况，希望能帮到你。...，还有这里用的是 # get_variable定义的变量，这个和Variable # 定义变量的区别是，如果变量存在get_variable # 会获得他的值，如果不存在则创建变量 def fc_variable_scope_v2

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PHP变量覆盖

欢迎关注我的微信公众号《壳中之魂》观看更多网安文章介绍变量覆盖，顾名思义，就是将原来变量的值给覆盖掉，变量覆盖漏洞有的时候可以直接让我们获取Webshell，拿到服务器的权限一般造成变量覆盖的写法有$$...针对数组中的每个元素，将在当前符号表中创建对应的一个变量，看一个简单的示例但是通过变量覆盖漏洞，就可以即使不知道$test的值，也可以去让这个表达式成立，重点是将test的值修改了?...规定存储变量的数组的名称。该参数指示变量将被存储到数组中。看一下示例：变量，那么此函数就很有用。该函数在最新版本的 PHP 中已经不支持。

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变量覆盖概述

漏洞简介在智能合约语言 Solidity当中，存在Storage(存储器)和Memory(内存)两个不同的概念，Storage变量是指永久存储在区块链中的变量，Memory变量是临时的，这些变量在外部调用结束后会被移除...Solidity中struct和数组在局部变量中默认是存放在storage中的，因此可以利用未定义的存储指针的安全问题，下面的p会被当成一个指针，并默认指向slot[0]和slot[1]，因此在进行p.name...相关资料以太坊中数据的存储在以太坊中对于固定大小的已知变量，EVM会直接将它们按顺序从0开始存储在每个存储位里，因为EVM虚拟机是一个256位的机器，所以它的每个存储位也都是256bit，即32个字节比如下面这个简单的合约...当然EVM中对于固定长度的变量的存储也并不就是这么简单，因为在EVM中消耗gas最多的操作就是存储操作了，不论是永久的storage还是内存的memory，当然storage又要比内存要多很多，所有solidity...调用testforfun函数后便成功被函数里初始化的结构体覆盖： ?

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PHP变量覆盖漏洞小结

前言变量覆盖漏洞是需要我们需要值得注意的一个漏洞，下面就对变量覆盖漏洞进行一个小总结。...变量覆盖概述变量覆盖指的是可以用我们自定义的参数值替换程序原有的变量值，通常需要结合程序的其他功能来实现完整攻击。那么它是如何引起的？其实，大多数变量覆盖漏洞是函数使用不当导致的。...> 我们发现$b的值被覆盖为321。 $$变量覆盖先看引起覆盖的一小段代码：它为什么会导致变量覆盖呢？重点在$符号，从代码中，我们可以看出_key为COOKIR、POST、GET中的参数，如果我们提交?...变量覆盖防范变量覆盖最常见的漏洞点是做变量注册时没有验证变量是否存在。所以想要防范，推荐使用原始的变量数组，如_GET、_POST等，或者在注册变量前一定要验证变量是否存在。

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变量覆盖漏洞的分析与总结

extract()函数使用不当导致的变量覆盖该函数可以将变量从数组中导入当前的符号表我们看一下在w3school中函数的定义 ?...这里我们要注意一下该函数的第二个参数，该参数的选择就确定了将变量导入符号表时的行为，在实际生产生活中，我们常常使用的值有EXTROVERWRITE和EXTRSKIP。...当值设定为EXTRSKIP时，在导入符号表的过程中，如果变量名发生冲突，则跳过该变量不进行覆盖，当值为EXTROVERWRITE时如果发生冲突，则覆盖已有变量，该函数在不指定第二个参数时默认使用EXTR_OVERWRITE...我们成功通过注入GLOBALS[yml]来改变$yml的值 parse_str()函数使用不当导致的覆盖该函数可以把查询的字符串解析到变量中，我们来看一下w3school中对该函数的定义 ?...这里指的注意的是，如果未设置第二个参数的值，由该函数设置的变量将覆盖已存在的同名变量所以当我们没有设置函数的第二个参数时，恶意攻击者很可能通过特定的输入来改变代码中已定义的变量的值示例： <?

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详解TensorFlow查看ckpt中变量的几种方法

’查看TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法：查看ckpt中变量的方法有三种：在有model的情况下，使用tf.train.Saver进行restore使用tf.train.NewCheckpointReader...基于model来读取ckpt文件里的变量首先建立model从ckpt中恢复变量with tf.Graph().as_default() as g: #建立model images, labels =...Saver里指定要恢复的变量 save_path = 'ckpt的路径' saver.restore(sess, save_path) # 从ckpt中恢复变量注意：基于model来读取ckpt中变量时...函数打印ckpt里的东西#使用NewCheckpointReader来读取ckpt里的变量from tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path...tensor的name#上面的打印ckpt的内部使用的是pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader所以，掌握NewCheckpointReader才是王道 3.使用tools

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解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量

解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量摘要大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本文中，我们将深入探讨并解决TensorFlow中的一个常见错误：FailedPreconditionError。这个错误通常与未初始化的变量有关。...正文内容什么是FailedPreconditionError FailedPreconditionError是TensorFlow中的一个异常，表明您正在尝试使用尚未初始化的变量。...在TensorFlow中，所有变量在使用之前都必须先初始化，否则就会引发这个错误。...掌握解决这些常见问题的方法，将有助于您在深度学习领域走得更远。参考资料 TensorFlow官方文档深度学习中的常见错误与解决方案希望这篇文章对您有所帮助！

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Tensorflow：模型变量保存

saver.save(sess,"/path/model.ckpt") #保存模型到相应ckpt文件 saver.restore(sess,"/path/model.ckpt") #从相应ckpt文件中恢复模型变量...比如在测试或离线预测时，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播计算得到输出层即可，而不需要类似的变量初始化，模型保存等辅助节点的信息。...Tensorflow 提供了 convert_varibales_to_constants 函数，通过这个函数可以将计算图中的变量及其取值通过常量的方式保存，这样整个 Tensorflow 计算图可以统一存放在一个文件中...将变量取值保存为 pb 文件 # pb文件保存方法 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util...() # 将需要保存的add节点名称传入参数中，表示将所需的变量转化为常量保存下来。

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TensorFlow 使用变量共享

参考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。...当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。...通常的做法是将这些变量设置为全局变量。但是存在的问题是打破封装性，这些变量必须文档化被其他代码文件引用，一旦代码变化，调用方也可能需要变化。还有一种保证封装性的方式是将模型封装成类。...不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。...tf.variable_scope() 在下面的代码中，通过tf.get_variable()创建了名称分别为weights和biases的两个变量。

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2.2 TensorFlow变量管理

但是在TensorFlow中我们需要注意，变量声明和使用和c语言类似，在声明的过程中需要指明变量类型以及初始值等。...TensorFlow中的变量特指深度学习过程中，控制输入到输出映射的可以变化的数据，这些变化数据随着训练迭代的进行，不断地改变数值，不断优化，使输出的结果越来越接近于正确的结果。...tensorflow是符号式编程，变量的的声明只是指明了变量符号，在会话中的初始化函数才会真正的占用内存，分配数值。...1.3 变量的初始化注意1.2中说过，前面所有在计算图中的操作都是定义计算图，并没有真正的运行。只有在会话中运行后才会真正的计算。...tensorflow中采用命名空间来管理变量。常用的两个函数为: tf.variable_scope(), tf.name_scope().

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TensorFlow查看变量的值方法

定义一个变量，直接输出会输出变量的属性，并不能输出变量值。那么怎么输出变量值呢？...请看下面得意import tensorflow as tfbiases=tf.Variable(tf.zeros([2,3]))#定义一个2x3的全0矩阵sess=tf.InteractiveSession...()#使用InteractiveSession函数biases.initializer.run()#使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'biases' print(...sess.run(biases))#输出变量值Output:----------------[[0. 0. 0.] [0. 0. 0

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共享变量 tensorflow解读

一个更高明的做法,不用调用类，而是利用TensorFlow 提供了变量作用域机制，当构建一个视图时,很容易就可以共享命名过的变量....变量作用域实例变量作用域机制在TensorFlow中主要由两部分组成： tf.get_variable(, , ): 通过所给的名字创建或是返回一个变量....这里有一些在TensorFlow中使用的初始化变量： tf.constant_initializer(value) 初始化一切所提供的值, tf.random_uniform_initializer(...在上面的所有例子中，我们共享参数只因为他们的名字是一致的，那是因为我们开启一个变量作用域重用时刚好用了同一个字符串.在更复杂的情况，他可以通过变量作用域对象来使用，而不是通过依赖于右边的名字来使用.为此...在tf.variable_scope()中ops的名称我们讨论 tf.variable_scope 怎么处理变量的名字.但是又是如何在作用域中影响到其他ops的名字的呢？

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dedesql.class.php变量覆盖漏洞

请输入图片描述漏洞名称：dedecms变量覆盖漏洞危险等级：★★★★★（高危）漏洞文件：/include/dedesql.class.php 披露时间：2019-04-11 修复方法：打开/include.../dedesql.class.php 找到1189行的代码： if(isset($GLOBALS['arrs1'])) 修改为： $arrs1 = array(); $arrs2 = array();

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CTF基础 WriteUp——变量覆盖漏洞【1】

思路：由于目的是要拿$flag的值，所以可以得出最终会输出两个变量，而$flag的值在红框那行，被我们自己post的值给覆盖，所以flag值肯定不会在这出来，那么只剩下$_200变量，我们必须在flag...被自己post的值覆盖前，将flag值传给别人，输出，才能得到flag值，即_200 = flag。...运行到这时，外部get的值为：_200=flag。 ? 赋值后，$_200=$flag，刚好将flag的值覆盖掉原来的_200的值。 Payload： ? ? 如有错误，请及时指正！谢谢！

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PHP变量覆盖漏洞---零零一

① $$引发的覆盖漏洞 image.png 此时输出的信息是"人畜无害"的，但是如果在$a前面再加上一个$的话，那输出的内容就不一样了，如图所示: image.png 考察的题目一般都是考察全局变量，像这样子的...: image.png 如果在题目源码中有看到两个$的话，先传入一个GLOBALS，惊喜接种而来 ② extract引发的变量覆盖漏洞 extract将数组中的变量作为值，在extract中使用已有值的名字...，并且内容变化的话，就会覆盖原有的值 image.png 本来a是等于123，b是等于456的，但是使用数组给已有值名(a和b)赋不一样值，并且使用extract输出了值，因此这就成为了一个变量覆盖漏洞...使用extract输出一个数组，数组的键名就是变量名，值名就是变量名的值题目考察一般考察用if语句判断用户输入的值和已有的某个值是否相等，相等则输出flag，反之啥也没比如这样子的: image.png...get=1&flag=1) ③ parse_str使用不当导致覆盖漏洞 image.png parse_str会将一个变量重新注册，parse_str里面的值，将会覆盖掉原有的值，就像上面那样，原本a是

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【Kotlin】Kotlin 类的继承二 ( 属性覆盖 | 属性覆盖的四种情况 | 常量变量属性覆盖 | 子类初始化与属性覆盖 )

属性覆盖基本方式 II . 属性覆盖的四种情况 III . 常量 ( val ) / 变量 ( var ) 属性覆盖 IV . 子类初始化时考虑覆盖属性的使用 I ....属性覆盖的四种情况 ---- 1 . 子类的覆盖属性的要求 : 子类中覆盖的属性有特定的要求 , 不能是延迟加载属性 , 下面列举几种常见的方式 ; 2 ....覆盖属性声明在子类主构造函数中 : 可以将子类中覆盖的父类属性声明在主构造函数中 , 如下示例 : open class Father { open var age : Int = 60 }...变量覆盖 : 父类中的 var 属性可以被子类中的 var 属性覆盖 , 不能被 val 属性覆盖 ; ① 代码示例 ( 正确 ) : open class Father { open var...初始化过程中的覆盖属性 : 这里加入对覆盖属性的考虑 , 父类初始化过程中 , 子类覆盖的属性还没有初始化 , 父类的 open 属性可能在子类初始化过程中被修改 ; 5 .

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Python使用tensorflow中梯度下降算法求解变量最优值

TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器，是一个采用数据流图（data flow graphs）用于数值计算的开源软件库。...TensorFlow可以在普通计算机、服务器和移动设备的CPU和GPU上展开计算，具有很强的可移植性，并且支持C++、Python等多种语言。...import tensorflow as tf import numpy as np import time #使用 NumPy 生成随机数据, 总共 2行100列个点. x_data = np.float32...使用梯度下降算法进行优化求解 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) #初始化变量...#拟合平面，训练次数越多越精确，但是也没有必要训练太多次 for step in range(0, 201): sess.run(train) #显示训练过程，这里演示了两种查看变量值的方法

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TensorFlow中的Variable 变量

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变量覆盖

Tensorflow中的共享变量机制小结

PHP变量覆盖

变量覆盖概述

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解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量

Tensorflow：模型变量保存

TensorFlow 使用变量共享

2.2 TensorFlow变量管理

TensorFlow查看变量的值方法

共享变量 tensorflow解读

dedesql.class.php变量覆盖漏洞

CTF基础 WriteUp——变量覆盖漏洞【1】

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