开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Tensorflow 2变量不可训练

TensorFlow 2是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow 2中，变量（Variable）是一种特殊的张量（Tensor），用于存储模型的可训练参数。变量具有以下特点：

不可训练：在TensorFlow 2中，变量默认是可训练的，但可以通过设置trainable=False来将变量设置为不可训练。不可训练的变量在模型训练过程中不会被更新，通常用于存储模型的固定参数或常量。
概念：变量是TensorFlow中的一种特殊数据结构，用于存储模型的参数。与普通张量不同，变量具有持久性，可以在多个计算图之间共享和重用。
分类：根据变量的作用和用途，可以将其分为全局变量和局部变量。全局变量在整个模型中都可见，而局部变量仅在特定的作用域中可见。
优势：使用变量可以方便地管理和更新模型的参数。通过将变量设置为不可训练，可以确保这些参数在训练过程中保持不变，提高模型的稳定性和可靠性。
应用场景：变量广泛应用于各种机器学习任务中，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等。通过使用变量，可以灵活地定义和调整模型的参数，以适应不同的数据和任务需求。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云深度学习工具包：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow

相关搜索:如何将可训练的tensorflow变量转换为不可训练的tensorflow变量？无法在Tensorflow v2中创建不可训练的变量如何在Tensorflow中使RNN单元的权重不可训练？tensorflow 怎么训练 Tensorflow -训练Adam Tensorflow -可训练变量不会随时间变化在MXNet中定义不可训练的变量卷积层可训练权重TensorFlow2 如何使用tensorflow训练微型yolov2？Angular 2变量不可达在TensorFlow Keras中仅将偏差设置为不可训练指向可训练变量子集的tensorflow梯度在Tensorflow 2中训练时改变BatchNormalization动量 tensorflow多GPU训练 Tensorflow量化感知训练 Tensorflow对象检测训练多层TensorFlow训练函数在tensorflow中获取卷积可训练变量的句柄 Tensorflow SEQ2SEQ训练突然变得超级慢在使用TensorFlow 2进行训练期间记录体重标准

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

TensorFlow修炼之道（2）——变量（Variable）

文章内容：TensorFlow 变量变量变量（Variable）是 TensorFlow 中程序处理的共享持久状态的最佳方法。...变量是包含张量(tensor)的内存缓冲。变量必须要先被初始化(initialize) ，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。...之后可以再恢复(restore)保存的变量值来训练和测试模型。...设备放置像任何其它TensorFlow操作一样，你可以将变量放置到特定的设备上。...要在训练开始前一次初始化所有可训练的变量，可以调用 tf.global_variables_initializer() 来完成。如果只想初始化某个变量，可以调用变量的 .initializer属性。

1.1K4 0

TensorFlow 2.0 - Checkpoint 保存变量、TensorBoard 训练可视化

Checkpoint 保存变量 2. TensorBoard 训练过程可视化学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....Checkpoint 保存变量 tf.train.Checkpoint 可以保存 tf.keras.optimizer 、 tf.Variable 、 tf.keras.Layer 、 tf.keras.Model...(mybestmodel=restored_model) # 恢复指定的变量 path = "....tf.summary.trace_export(name='model_trace', step=0, profiler_outdir=log_dir) 示例 import tensorflow...点击命令行中的链接，打开浏览器，查看训练曲线 ? 若重新训练，请删除 log 文件，或设置别的 log 路径，重新 cmd 开启浏览器

1K2 0

深度学习（2）——tensorflow可视化TensorFlow变量作用域TensorFlow可视化示例

前言：主要介绍一下，TensorFlow变量作用域和可视化，变量作用域能更好底可视化展示数据流图 TensorFlow变量作用域通过tf.Variable我们可以创建变量，但是当模型复杂的时候，需要构建大量的变...量集，这样会导致我们对于变量管理的复杂性，而且没法共享变量(存在多个相似的变量)。...针对这个问题，可以通过TensorFlow提供的变量作用域机制来解决，在构建一个图的时候，就可以非常容易的使用共享命名过的变量。...变量作用域机制在TensorFlow中主要通过两部分组成： tf.get_variable：通过所给定的名字创建或者返回一个对应的变量 tf.variable_scope：为通过创建的变量或者操作Operation...sess: # # 初始化 # tf.global_variables_initializer().run() # # 执行结果 # print(sess.run(r)) 2变量作用域下定义多个变量

4335 0

Tensorflow：模型变量保存

参考文献Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow 常用保存模型方法 import tensorflow...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...), name="v2") result = v1 + v2 init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess

1.3K3 0

2.2 TensorFlow变量管理

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。...[2,5], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) 1.2 变量的初始值在声明变量的时候必须指明初始化该变量的方法，tensorflow...2. 变量命名空间 tensorflow是深度学习框架，神经网络的一个特点是每一层之间的变量名都是重复的，比如都是：权重，偏置。...它们搭配在一起的两个常见用途：1)变量共享，2)tensorboard画流程图时为了可视化封装变量[1] 2.1 变量共享在测试网络的时候实际上是采用训练网络的结果，那么这个时候的参数必须使用训练网络的参数...占位变量是一种TensorFlow用来解决读取大量训练数据问题的机制，它允许你现在不用给它赋值，随着训练的开始，再把训练数据传送给训练网络学习[2]。

8133 0

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。..., conv2_weights, and conv2_biases。...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。...Variables created here will be named "conv2/weights", "conv2/biases".

1.3K1 0

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(...(image2) 用这种方式来共享变量是非常好的，轻量级而且安全....，reuse 参数是不可继承.所以当你打开一个重用变量作用域，那么所有的子作用域也将会被重用. 1with tf.variable_scope("root"): 2# At start, the scope

7302 0

TensorFlow2.X学习笔记(8)--TensorFlow高阶API之构建模型、训练模型

= layers.SeparableConv1D(64,5,activation="relu")(x) branch2 = layers.MaxPool1D(5)(branch2) branch2 =...layers.SeparableConv1D(32,5,activation="relu")(branch2) branch2 = layers.GlobalMaxPool1D()(branch2)...optimizer='Nadam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy',"AUC"]) 二、训练模型...模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。...自定义训练循环无需编译模型，直接利用优化器根据损失函数反向传播迭代参数，拥有最高的灵活性。

5632 0

TensorFlow 组合训练数据（batching）

在之前的文章中我们提到了TensorFlow TensorFlow 队列与多线程的应用以及TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示，通过这些操作我们可以得到自己的TFRecord文件，并从其中解析出单个的...Image和Label作为训练数据提供给网络模型使用，而在实际的网络训练过程中，往往不是使用单个数据提供给模型训练，而是使用一个数据集（mini-batch），mini-batch中的数据个数称为batch-size...那么在TensorFlow中如何实现数据的组合呢，其实就是一个函数： tf.train.batch 或者 tf.train.shuffle_batch 这两个函数都会生成一个队列，入队的数据是单个的...import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy

2K7 0

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...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...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

9351 0

漫谈C变量——夏虫不可语冰

在C语言中，按照生命周期来分，变量只有两类：静态变量和动态变量。其中，静态变量是指，在编译时刻（Compiling-time）变量的地址和大小都已经确定下来的变量。...动态变量是指，直到运行时刻（Run-time），变量的地址（有时候包括确切大小）才能在某个时刻暂时性的确定下来的变量。...基于这一原因，后面将不对全局变量和静态局部变量之流做区分，统一称为静态变量。 > 静态变量放在哪里呢？...> 动态变量 C语言原生态支持的动态变量就只有局部变量了（Local Variable）。...理论上说，局部变量只在程序进入变量所在的花括号范围内时才从栈（stack）中进行分配，一旦程序出了花括号，它的声明就结束了——夏虫不可语冰说的就是局部变量那可怜的一生…… 看着新近分配的局部变量，静态局部变量深深的吸了一口烟

2.1K2 0

存储Tensorflow训练网络的参数

训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？...其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。...2、save读取的数据不需要initialize。 3、目前想到的就这么多，随时补充。...为了对数据存储和读取有更直观的认识，我自己写了两个实验小程序，下面是第一个，训练网络并存储数据，用的MNIST数据集 import tensorflow as tf import sys # load...import tensorflow as tf import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =

1.1K8 0

TensorFlow 2.0多卡gpu训练

环境 TensorFlow 2.0 python3.6 代码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU...模型代码说明通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https://www.tensorflow.org...Dockerfile FROM tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3 WORKDIR /app RUN pip install --upgrade setuptools...对于 19.03 之前的版本，您需要使用 nvidia-docker2 和 –runtime=nvidia 标记；对于 19.03 及之后的版本，您将需要使用 nvidia-container-toolkit

1.4K1 0

Tensorflow笔记：分布式训练

本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。对于分布式训练与单机训练主要有两个不同：1. 如何开始训练；2. 训练时如何进行分工。分别会在下面两节进行介绍。...2. 密切配合第一节介绍了集群之间的机器如何相互确认，并一起开始工作的。本节主要介绍，集群之间的机器如明确分工，相互配合完成训练的。...，只需要管理变量。...not compiled to use: AVX2 FMA 2020-04-24 17:16:44.546565: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc...，只需要管理变量。

1.1K3 1

TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型

Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。...2、构建数据集导入相关的包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets...convert_variables_to_constants_v2 import os import pathlib import random import matplotlib.pyplot as...all_image_paths, all_image_labels)) train_data = ds.map(load_and_preprocess_image).batch(16) 同样的方式在制作一个测试集，就可以用于模型训练和测试了...总结到此这篇关于TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow数据集训练模型内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

8151 0

Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50，resnet_v2_101，resnet_v2_152等模型预测，训练

tensorflow 实现：Inception，ResNet ， VGG ， MobileNet， Inception-ResNet；地址： https://github.com/tensorflow...from __future__ import print_function import collections import tensorflow as tf slim = tf.contrib.slim...print (sess.run(max_idx_p)) print ('run time:', duration) sess.close() # main() test() 训练的时候需要注意两点...variables_to_restore = [] # 需要训练的参数 variables_to_train = [] for var in slim.get_model_variables...# loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels = Y, logits = net)) # 确定要训练的参数

3.3K8 0

TensorFlow 2.0 - CNN 预训练 RNN

CNN 卷积神经网络 2. 预训练模型 3. RNN 循环神经网络学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....(pool_size=[2,2],strides=2) self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D( filters=64,...预训练模型 mymodel = tf.keras.applications.MobileNetV2()，可以调用 VGG16 、 VGG19 、 ResNet 、 MobileNet 等内置模型，使用预训练好的权重初始化网络...import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds num_epoch = 2 batch_size = 16 learning_rate...RNN 循环神经网络数据预处理，字符与 idx 的相互转换映射，字符集获取 batch_size 个样本、每个样本的下一个字符（标签） import tensorflow as tf import

5022 0

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

1.8K3 0

安装 tensorflow 1.1.0；以及安装其他相似版本tensorflow遇到的问题；tensorflow 1.13.2 cuda-10环境变量配置问题；Tensorflow 指定训练时如何指定

==1.1.0 # 配置环境变量 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH...） Tensorflow 指定训练时使用的GPU：场景：有一台服务器，服务器上有多块儿GPU可以供使用，但此时只希望使用第2块和第4块GPU，但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU，分别编号为0,1...，这个时候我们可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来解决； import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # cuda...模式按照进行gpu的性能进行排序，设置此环境变量，GPU的顺序，将按照 pci_bus_id编号来进行设置；gpu顺序；这样在cuda_visble_devices环境变量就可以按照pci编号来进行选择.../guide/gpu (tensorflow 官方关于gpu使用的说明文档) https://github.com/tensorflow/docs/blob/r1.13/site/en/guide/using_gpu.md

6971 0

Tensorflow2——使用预训练网络进行迁移学习（Vgg16）

微调模型的步骤如下： 1）在已经训练好的基网络上添加自定义网络； 2）冻结基网络； 3）训练所添加的部分； 4）解冻基网络的一些层； 5）联合训练解冻的这些层和添加的部分。...2.训练的参数越多，过拟合的风险越大。一个好策略是仅微调卷积基的最后两三层。 ?...比如上述：训练好的卷积基可以说我们训练好的Vgg网络，我们丢掉后面的分类器，接上我们自己想要的分类器，比如说添加一个Dense层等等，然后再重新训练的时候，不让我们的vgg网络的变量参加训练，只训练我们的分类器...input_shape：输入到网络中的图像张量（可选参数），如果不传入这个参数，那么网络可以处理任意形状的输入 import tensorflow as tf from tensorflow import...("\\")[1]=="cat") for p in train_image_path] #此时的train_image_label是一个一维的列表，需要将它reshape成一个二维的形状 # [1,2,3

1.6K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭