.): 返回当前默认图中定义的所有v2样式的摘要操作。...该类异步更新文件内容。这允许训练程序调用方法直接从训练循环中将数据添加到文件中，而不会减慢训练的速度。...参数：node_def: 一个TensorSummary操作的node_def_pb2.NodeDef返回值：一个summary_pb2.SummaryDescription可能产生的异常：ValueError...可能产生的异常：ValueError: If tensor has the wrong shape or type.9、tf.summary.tensor_summary()函数使用序列化的张量.proto...可能产生的异常：ValueError: If tensor has the wrong type.原链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/
---- 一、使用方法 一个类，初始化器，它生成具有常量值的张量。...如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数，则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。...如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数，初始化器将产生一个ValueError。 参数： value: Python标量、值列表或元组，或n维Numpy数组。...如果为真，如果value的形状与初始化张量的形状不兼容，初始化器将抛出错误。...它通常是get_config的输出。 返回： 一个初始化后的实例。 4、get_config get_config()
.): 运行张量列表来填充队列，以创建批量示例(弃用)。checkpoint_exists(...): 检查是否存在具有指定前缀的V1或V2检查点(弃用)。...5、from_proto@staticmethodfrom_proto( saver_def, import_scope=None)返回从saver_def创建的保护程序对象。...2、tf.train.queue_runner.QueueRunner类保存队列的入队列操作列表，每个操作在线程中运行。队列是使用多线程异步计算张量的一种方便的TensorFlow机制。...queue_runner_def:可选的QueueRunnerDef协议缓冲区。如果指定，则从其内容重新创建QueueRunner。queue_runner_def和其他参数是互斥的。...(3)from_proto@staticmethodfrom_proto( queue_runner_def, import_scope=None)返回一个queue_runner_def创建的
一、概述1、模块constants 模块experimental 模块2、类class Interpreter: TensorFlow Lite模型的解释器接口。...2、addadd( arg, tag=None, name=None, aggregate=None, index_override=None)返回输入张量的一个包绕张量作为参数...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。...(默认没有)可能产生的异常：ValueError: Invalid arguments.2、convertconvert()基于实例变量转换TensorFlow GraphDef。
这个操作根据指定的paddings填充一个tensor。padding是一个形状为[n, 2]的整数张量，其中n是张量的秩。...对于输入的每个维度D，paddings[D, 0]表示在该维度tensor的内容之前要添加多少个值，paddings[D, 1]表示在该维度张量的内容之后要添加多少个值。...如果mode是“SYMMETRIC”，那么paddings[D, 0]和paddings[D, 1]必须不大于tensor.dim_size(D)。输出各维度D的padding尺寸为:?...必须和tensor的类型相同。返回值:一个张量。与参数张量的类型相同。...可能产生的异常:ValueError: When mode is not one of "CONSTANT", "REFLECT", or "SYMMETRIC".原链接: https://tensorflow.google.cn
如果没有，则使用其内容重新创建变量对象，并引用图中必须已经存在的变量节点。图形没有改变。variable_def和其他参数是互斥的。...返回值：布尔类型的张量。__getitem____getitem__( var, slice_spec)创建给定变量的切片助手对象。这允许从变量当前内容的一部分创建子张量。...name:要创建的操作的名称read_value:如果为真，将返回值为变量新值的值;if False将返回赋值op。返回：一个张量，它将在赋值完成后保留这个变量的新值。...name:要创建的操作的名称read_value:如果为真，将返回值为变量新值的值;if False将返回赋值op。返回值：一个张量，它将在加法完成后保留这个变量的新值。...@staticmethodfrom_proto( variable_def, import_scope=None)返回一个由variable_def创建的变量对象。
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。...graph_def底层张量流图的可序列化版本。返回值:graph_pb2.GraphDef proto包含底层TensorFlow图中所有操作的节点。...sess_strMethods__init____init__( target='', graph=None, config=None)创建一个新的TensorFlow会话。...返回的可调用函数将具有与tf.Session.run(fetches，…)相同的返回类型。例如，如果fetches是tf。张量，可调用的将返回一个numpy ndarray;如果fetches是tf。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。
. seed：一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子.查看 tf.set_random_seed 行为. name：操作的名称(可选)....返回： 用于填充随机均匀值的指定形状的张量....,dtype=tf.float32)))返回5*5的矩阵，产生于low和high之间，产生的值是均匀分布的。...生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。 在正态分布的曲线中，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。...在tf.truncated_normal中如果x的取值在区间（μ-2σ，μ+2σ）之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。 参数: shape: 一维的张量，也是输出的张量。
TensorFlow服务使用gRPC协议（gRPC是一种基于HTTP/2的二进制协议）。它支持用于创建服务器和自动生成客户端存根的各种语言。...最后返回一个指向所创建的SessionBundle实例的unique指针。...这个签名指定了输入张量的（逻辑）名称到所接收的图像的真实名称以及数据流图中输出张量的（逻辑）名称到对其获得推断结果的映射。 将JPEG编码的图像字符串从request参数复制到将被进行推断的张量。...--python_out=. -- grpc_python_out=. classification_service.proto 它将生成包含了用于调用服务的stub的classification_service_pb2...产品准备 在结束本文内容之前，我们还将学习如何将分类服务器应用于产品中。
可能产生的异常： ValueError: if op is None but ignore_existing is False. 范围： 上下文管理器，指定要与之协作新创建的操作的op。...return tf.matmul(tensor, tensor) 还要注意的是，尽管在这个范围内创建的操作的执行将触发依赖项的执行，但是在这个范围内创建的操作仍然可能从一个普通的tensorflow图中删除...参数： op_type:要创建的操作类型。这对应于定义操作的原型的OpDef.name字段。 inputs:张量对象的列表，这些张量对象将作为操作的输入。...attrs:(可选)一个字典，其中键是属性名(字符串)，值是表示操作的NodeDef proto的相应attr属性(AttrValue proto)。 op_def:(可选)。...20、get_tensor_by_name get_tensor_by_name(name) 返回给定名称的张量。可以从多个线程并发地调用此方法。 参数： name:返回的张量的名称。
一、构成1、模块gfile模块2、类FixedLenFeature:用于解析固定长度输入特性的配置。FixedLenSequenceFeature:将变长输入特征解析为张量的配置。...parse_张量():转换序列化的张量流。把张量变成张量。read_file():读取和输出输入文件名的全部内容。...(弃用)write_file():以输入文件名将内容写入文件。创建文件和递归write_graph():将图形原型写入文件。...name:此操作的名称(可选)。example_names:(可选)标量字符串张量，关联的名称。返回值：一个dict映射特征键到张量和稀疏张量值。...可能产生的异常：ValueError: if any feature is invalid.2、tf.io.FixedLenFeature用于解析固定长度输入特性的配置。
我们通过一系列问题来引导分析： 创建如何调用到 Strategy 这里？ 如何生成 Mirrored Variable？ 如何把张量分发到各个设备上？ 如果对外保持一个统一的视图？...图 14 如何创建变量 1.3.3 _CurrentDistributionContext _CurrentDistributionContext 维护了策略相关的信息，设置各种作用域，返回策略。...具体逻辑是：分析传入的 spec， 根据 spec 的内容对 sharded variable 进行处理，获得一个参数分区。...每次创建变量时，variable_partitioner 都会被调用，并希望它能沿变量的每个维度返回分片的数量。...分区数目需要大于第一维，否则用第一维。 计算张量 offset。 生成很多小张量。 使用 _create_variable_round_robin 构建小张量列表。
true_fn和false_fn必须具有相同的非零数和输出类型。 警告:在true_fn和false_fn之外创建的任何张量或操作都将执行，而不管在运行时选择了哪个分支。...cond支持在tensorflow.python.util.nest中实现的嵌套结构。true_fn和false_fn都必须返回列表、元组和/或命名元组的相同(可能是嵌套的)值结构。...注意:“直接”使用在cond分支外部创建的张量是非法的，例如通过在python状态下存储对分支张量的引用。...如果你需要使用一个在分支函数中创建的张量，你应该把它作为分支函数的输出返回并使用tf,cond的输出。参数：pred:一个标量，它决定是返回true_fn的结果还是false_fn的结果。...返回值：调用true_fn或false_fn返回的张量。如果callables返回一个单例列表，则从列表中提取元素。
原文链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/tuple?hl=en 张量分组。...tf.tuple( tensors, name=None, control_inputs=None ) 这创建了一个张量元组，其值与张量参数相同，只是每个张量的值只有在所有张量的值都计算完之后才返回...这可以用作并行计算的“连接”机制:所有参数张量都可以并行计算，但是元组返回的任何张量的值只有在所有并行计算完成之后才可用。也看到tf.group和tf.control_dependencies....参数： tensors:张量或索引片的列表，有些项可以为None。 name:(可选)用作操作的name_scope的名称。 control_input:返回前要完成的其他操作的列表。...返回值： 和tensors一样。 可能产生的异常： ValueError: If tensors does not contain any Tensor or IndexedSlices.
下面是一些常用的方法：方法1: 使用np.expand_dims()函数通过使用np.expand_dims()函数，我们可以在现有的3维张量的前面添加一个额外的维度来创建一个新的4维张量。...)以上这些方法都可以将输入数据转换为4维张量，从而解决ValueError: Error when checking错误。...当我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像分类任务时，经常会遇到输入数据维度不匹配的问题。...np.expand_dims()函数返回一个具有插入新维度后的形状的新数组。此函数不会更改原始数组的形状，而是返回一个新的数组。...下面是一个具体的示例来解释np.expand_dims()的用法：pythonCopy codeimport numpy as np# 创建一个一维数组arr = np.array([1, 2, 3,
上一篇我介绍了Tensorflow中张量的静态和动态特性。这一篇我会说一说如何使用Scope来管理Tensorflow中的变量和张量。...1、使用tf.name_scope Tensorflow中的变量和张量是有名称属性的，用于在符号图中标识它们。我们如果在创建变量或张量时没有指定名称属性，Tensorflow会自动指定一个名称。 ?...现在我们看一下使用tf.name_scope来管理变量和张量的情况。 ? 注意：在Tensorflow中定义新变量有两种方法：创建tf.Variable对象或调用tf.get_variable。...用一个新名称调用tf.get_variable会创建一个新变量，但是如果存在相同名称的变量时，这会引发ValueError异常，这也就是告诉我们不允许重新声明相同名称的变量。...2、使用tf.variable_scope 不同于tf.name_scope，tf.variable_scope是会修改由tf.get_variable创建变量的名称的。 ?
body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。...while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起，创建一个图形流，该流重复body，直到cond返回false。...对于正确的程序，while循环应该为任何parallel_iteration > 0返回相同的结果。对于训练，TensorFlow存储了在正向推理中产生的、在反向传播中需要的张量。...maximum_iteration:可选的while循环运行的最大迭代次数。如果提供了cond输出，则使用附加条件来确保执行的迭代数不大于maximum_iteration。...name:返回的张量的可选名称前缀。返回值：循环变量的输出张量。返回值具有与loop_vars相同的结构。
这些属性的嵌套结构映射到一个元素的结构，该元素可能是单个张量，张量元组或张量的嵌套元组。...每次这些张量被评估，它们获取在隐藏的数据集中的下一个元素的数值。（注意：像其他在TensorFlow中的状态对象，调用Iterator.get_next()不会马上推动迭代器。...相反你必须在TensorFlow表达式中使用返回的tf.Tensor对象，并且将这个表达式的结果传给tf.Session.run()来获取下一个元素和推动迭代器。）...这对于小的数据集而言运行良好，但是浪费内存——因为数组的内容会被拷贝两次——并且会达到tf.GraphDef协议缓冲的2GB限制。...tf.data.TFRecordDataset类可以让你将一个或多个TFRecord文件的内容作为输入管道的一部分进行流式处理。
(input_data, axis=[1, 2])# 创建会话，并进行模型推理with tf.Session() as sess: # 创建输入数据，形状为 (1, 10, 4) data...Placeholder张量的介绍在TensorFlow中，Placeholder是一种特殊的张量，它允许我们在运行图（Graph）时在外部提供输入数据。...以下是创建和使用Placeholder张量的基本代码示例：pythonCopy codeimport tensorflow as tf# 定义一个形状为[None, 5, 4]的Placeholder张量...output_data = tf.reduce_sum(input_data, axis=[1, 2])# 创建会话，并进行模型推理with tf.Session() as sess: # 创建输入数据...当我们在运行时提供了具体的输入数据时，TensorFlow会根据提供的数据自动推断Placeholder张量的形状。
此外，这个异常也无法区分在 Python 的一行中的多个矩阵乘法。 接下来，让我们看看 TensorSensor 如何使调试语句更加容易的。...ValueError: matmul: Input operand ......clarify() 功能在没有异常时不会增加正在执行的程序任何开销。有异常时， clarify(): 增加由底层张量库创建的异常对象消息。...TensorSensor 还区分了 PyTorch 和 TensorFlow 引发的与张量相关的异常。...如果没有增强的错误消息或可视化，我们就无法知道是哪个操作符或操作对象导致了异常。
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