python tensorflow里通过张量名称来获取张量时add:0是什么 5C

get_tensor_by_name("add:0")中的add:0是什么意思

0

1个回答

add冒号后面的数字编号表示这个张量是计算节点上的第几个结果

4
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
TensorFlow保存以及恢复模型找到特定张量以及操作
恢复模型和获取特定张量: 从pb文件中恢复模型: with tf.gfile.GFile('./frozen.pb','rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def, name='') 从ckpt和meta文件...
tensorflow中张量的理解
自己通过网上查询的有关张量的解释,稍作整理。 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述
tensorflow 如何获取模型中想要的张量
当我们想要改造或者利用某一预训练模型来完成一些其它任务时,一个常用且必备的操作是从指定模型中获取到我们感兴趣的张量(tensor)。 例如我想使用一个已经训练好的CNN模型中间的某一层的结果作为特征向量来完成另一个相关任务,就需要这样的操作。 如何做到?很简单,只需两步: 1.获取到感兴趣张量的名字. 2.使用get_tensor_by_name函数获取 下面详细说明下 1.获取到感兴趣张量的名字...
根据tensor的名字获取变量的值
根据tensor的名字获取变量的值 需求: 有时候使用slim这种封装好的工具,或者是在做滑动平均时,系统会帮你自动建立一些变量,但是这些变量只有名字,而没有显式的变量名,所以这个时候我们需要使用那个名字来获取其对应的值。 如下: input = np.random.randn(4,3) net = slim.fully_connected(input,2,weights_initializer=...
TensorFlow获取加载模型中的全部张量名称
核心代码如下: [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node] 实例代码:(加载了Inceptino_v3的模型,并获取该模型所有节点的名称) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os model_dir = 'C:...
tensorflow 中查看张量值的方法
在调试用TensorFlow编写的程序的时候,需要知道某个tensor的值是什么。直接print只能打印输出张量的shape,dtype等信息,而要查看张量的值的方法如下: 【1】用class tf.Session或 class tf.InteractiveSession类中的eval 例如:
tensorflow的张量维度和形状shape,以及张量中元素的读取
之前一直弄混张量的维度和shape的关系,认为通过tf.shape()获得的就是维度,现在发现错误,记下来。 tf.shap()用来获取的是张量的各个维度上的元素数目。 1 #维度为0的标量 [1, 2, 3] #维度为1,包含3个元素 [[1, 2], [...
TensorFlow学习--张量的数据类型/rank/shape和常用API
TensorFlow即张量的流动,即保持计算节点不变让数据以张量的形式进行流动.张量tensor可以是一个变量/数组/多维数组等.一个tensor包含一个静态的rank和一个shape. tensor的几个重要属性: Data type/数据类型 即tensor存储的数据类型. 数据类型 Python 类型 描述 DT_FLOAT tf.float32 ...
TensorFlow2.0教程-张量及其操作
TensorFlow2.0教程-张量极其操作 完整tensorflow2.0教程代码请看tensorflow2.0:中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star) 更多TensorFlow2.0 入门教程请持续关注本博客:https://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/88606284 作者:Doit_ 来源:...
选取部分张量元素
代码1: t=torch.arange(12) print(t) print(t[3],t[0]) print(t[-5]) print(t[3:6])#个数为3 print(t[:6]) print(t[-5:]) print(t[3:6:2])#2表示只有2个元素 print(t[3::2])#以2位方差  运行结果: 代码2 :   t= torch.arange(24)...
TensorFlow计算图、张量、回话详细介绍
从TensorFlow这个名字中,我们可以发现,tensor(张量),flow(流),在TensorFlow中两个最重要的概念,一个TensorFlow程序主要是由计算图、张量以及模型回话三个部分组成。 一、计算图 一个使用TensorFlow编写的程序主要分为两个部分,一个是构建计算图部分,一个是执行计算图。下面,我来构建一个非常简单的计算图。 import tensorflow as t
tensorflow张量详解
从TensorFlow的名字就可以看出张量(tensor)是一个很重的概念。在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。从功能的角度看,张量可以被理解为多维数组。其中零阶张量表示标量(scalar)也就是一个数;一阶张量为向量,也就是一维数组;n阶张量可以理解为一个n维数组。但张量的实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有保存数字,
TensorFlow中张量增加纬度和词向量查找一些操作
TensorFlow中embedding_lookup操作import tensorflow as tf a=tf.Variable(tf.random_normal([2,4]),tf.float32) b=tf.Variable(tf.random_normal([2,3]),tf.float32) c=tf.Variable(tf.random_normal([2,3]),tf.float...
Tensorflow中张量的定义与创建
一、张量的定义 Tensor即为张量,它是Tensorflow中最基础的数据结构,可理解为n维数组或矩阵,一般将零维的张量称为标量或者常数,一维的张量可理解为向量,二维张量可理解为矩阵,三维则是三维数组。 二、张量的创建 Tensorflow提供 constant 这个函数: constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_...
tensorflow 中,修改张量tensor特定元素的值
tensorflow中:                    constant tensor不能直接赋值,否则会报错:                TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment        Variable tensor不能为某个特定元素赋值,只能为整个变量tensor全部赋值。        ...
机器学习Tensorflow基础知识、张量与变量
TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Goog...
tensorflow 中查看张量值和张量大小
通过with tf.Session() as sess: print (sess.run(y))即可打印出变量的值。下面给出例子import numpy as np import tensorflow as tf x = tf.constant([1,2,3,4,5,6]) y=tf.reshape(x,(2,3)) with tf.Session() as sess: print ...
TensorFlow 获取张量形状的操作 tf.shape()、属性shape 及 方法get_shape() 的基本用法及实例代码
一、环境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 cudnn64_7.dll Python 3.6.3 Windows 10   二、官方说明 1、tf.shape(tensor) 获取输入张量 input 的形状,以 1 维整数张量形式表示 https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/s...
TensorFlow输出打印张量操作
 1、简单地使用Session会话,计算完毕后,需要关闭会话 >>> hello = tf.constant('Hello TensorFlow') >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello)) b'Hello TensorFlow' >>> sess.run(hel...
TensorFlow的常量值张量和序列
常量值张量(Constant Value Tensors)TensorFlow提供了多种方式生成常量值的张量。与变量不同,常量在运行前不再需要显式初始化。tf.constant这一个最为常见。定义如下:tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False)value为常量值或者列表,dtype为类型,...
Tensorflow获取张量Tensor的具体维数
获取Tensor的维数 >>> import tensorflow as tf >>> tf.__version__ '1.2.0-rc1' >>> x=tf.placeholder(dtype=float32,shape=[1,2,3,4]) >>&am
如何理解numpy多维数组与Tensorflow张量中的axis概念
在numpy中,使用的axis的地方非常多,常用的操作如average、max、min、sum。在Tensorflow中也一样。但是由于网上很多文章都说得云里雾里,没办法真正搞懂axis以及对应上面这些操作的真正含义。比如,求和这事:在numpy中,可能是这样:import numpy as np np.random.seed(1980) x = np.random.randint(0,5,[2...
tensorflow中张量(tensor)的属性——维数(阶)、形状和数据类型
tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。 tensorflow中的所有数据如图片、语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的。张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,…Tn]  ,其中
Tensorflow中与张量形状有关的操作
改变张量的形状函数: tf.reshape( tensor, # 输入的张量 shape, # 想要改变的形状 name=None # 操作的名称 ) 这个操作不会改变tensor本身的形状,而是返回一个形状为shape,而值和tensor对应的张量。如果有一个张量a,想要把张量a变化形状,可以:a=tf.reshape(a,shape)。shape是一个list...
tensorflow 关于张量 shape 数组
```python # 2-D tensor `a` a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3]) => [[1. 2. 3.] [4. 5. 6.]] # 2-D tensor `b` b = tf.constant
如何在tensorflow中判断tensor(张量)的值
本文记录了如何使用tf.cond函数去判断张量的值。
tensorflow中张量、常量、变量、占位符
引言 从实例出发 #先导入TensorFlow import tensorflow as tf # Create TensorFlow object called hello_constant hello_constant = tf.constant('Hello World!') with tf.Session() as sess: # Run the tf.constant ...
TensorFlow之张量声明
TensorFlow之张量声明      TensorFlow的主要数据结构是张量,它用张量来操作计算图。在TensorFlow里可以把变量或者占位符声明为张量。首先,需要知道如何创建张量。1.开始    创建一个张量,声明其为一个变量。TensorFlow在计算图中可以创建多个图结构。在这里需要指出,在TensorFlow中创建一个张量,并不会立即在计算图中增加什么只有把张量赋值给一个变量或占位...
TensorFlow基础知识:计算图中的Op,边,和张量
tensorflow是一个深度学习的开源工具,它的设计理念主要有以下两点:   1.计算图的定义和图的运算是分开的.tensorflow是一个’符号主义的库’.编程模式分为两类,命令式(imperative style)和符号式(symbolic style).命令式的程序很容易理解和调试,它按照原有的逻辑运行.符号式则相反,在现有的深度学习框架中,torch是命令式的,Caffe,M
tensorflow中张量学习笔记——张量各个下标的含义
假设image = [a, b, c, d],那么a是第四个维度,可以代表有多少个3维图像;b是3位图像数据的深度,也可以代表有多少个矩阵;c是3维图像的宽度,从矩阵的角度,即为矩阵的行下标;d是3维图像的长度,从矩阵的角度,即为矩阵的列下标。...
tensorflow基础之张量(Tensor)、阶(Rank)、计算图(Graph)、节点(Node)
tensorflow对张量(Tensor)是这样定义的: 张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化。TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的 n 维数组。 显然,tensorflow将张量定义为多维数组。 【相关资料】 TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程 笔记 | 什么是张量(tensor)& 深度学习 转|浅谈什么是张量tensor ...
tenorflow基础知识(三) tensor张量、tensor的属性、tensor数据和numpy数据的转化
[] 1. 什么是tensor张量,tensor的结构 tensor是tensorflow中的数据形式。是一种可以表示多维数组的class类,可以理解为多维数组。在tensor类中包含以下几个属性: name属性:name是一个Tensor的唯一标识符. 如果我们没有指定name的值,则tensorflow会按操作名自动分配name值,比如用a = tf.contstant(1.0)...
tensor的维度(轴)—axis的解释
张量,或tensor,可以看作是向量、矩阵的自然推广,我们用张量来表示广泛的数据类型。 张量的阶数有时候也称为维度,或者轴,轴这个词翻译自英文axis。 譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]],是一个2阶张量,有两个维度或轴。 沿着第0个轴你看到的是[1,2],[3,4]两个向量,相当于数学中一个2x2的矩阵,按行取出,每一行作为一个向量; 沿着第1个轴你看到的是[1,3],[2,4]
Python TensorFlow,张量的生成,张量运算的常用API,张量的类型转换 cast,张量的合并 concat
张量的数学函数API:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math(算术运算、数学函数、矩阵运算、减少维度、序列运算)。 1.0版本的API,高版本的可能稍不同。 张量的生成 API: 张量改变数据类型的API: demo.py(张量的生成、张量的合并、张量的类型转换): import tensorflow as tf ...
Tensorflow深度学习之十九:矩阵切片与链接
1、TensorFlow矩阵切片操作:tf.slice函数函数原型:slice(input_, begin, size, name=None) 参数: input:待切片的矩阵tensor。 begin:起始位置,表示从哪一个数据开始进行切片。这个起始位置从0开始。若input是一个n维的矩阵,则begin是一个长度为n的tensor。 size:切片的大小(尺寸),表示则起始位置开始获取每
关于tensorflow中张量维度—Shape参数的理解
初学tensorflow,大佬勿喷 在编写神经网络手写数字识别时,打印权重矩阵的维度 print(wih.shape) # 得到 (100,784) 这里我的理解是,100行,784列的矩阵,感觉没什么问题。 然后学习tensorflow张量的时候,编写了如下代码 a = tf.constant([1.0,2.0],name="a") b = tf.constant([2.0,3.0],name...
tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat、tf.reshape、tf.stack
有一段时间没用tensorflow了,现在跑实验还是存在一些坑了,主要是关于张量计算的问题。tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容,可能出现各种奇奇怪怪的问题。 1 tf.concat函数 tensorflow1.0以前函数用法:tf.concat(concat_dim, values, name=’concat’),第一个参数为连接的维度,可以将几个向量按指定维度连接起来。
Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值
Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值 最近在做一个摘要生成的项目,过程中遇到了很多小问题,从网上查阅了许多别人解决不同问题的方法,自己也在旁边开了个jupyter notebook搞些小实验,这里总结一下遇到的一些问题。 Tensorflow用起来不是很顺手,很大原因在于tensor这个玩意儿,并不像数组或者列表那么的直观,直接print的话只能看到 Tensor(…) 这样的...
TensorFlow 学习(二) 张量和基本运算
tensor: 张量 operation:  专门运算的操作节点 graph:  整个程序的结构, 图 TensorBoard:  可视化学习 run() :  运算程序的图、会话 张量的阶:     0 阶: 标量(也叫纯量) 只有大小,没有方向。例子:s = 12     1 阶: 向量 有大小和方向。例子: v = [1,2,3]      2 阶: 矩阵。 例子:  m =...
通俗易懂的理解Tensor(张量)、Rank、Shape
前言:实践深度学习框架TensorFlow、PyTorch等的第一道拦路虎就是对Tensor的理解。 以下是我在理解张量的过程中的一些总结。 1、什么是张量 这是bilibili搬运youtube的一个视频,很直观的解释了张量的含义。 **通俗一点讲:**张量是对标量,矢量,矩阵的推广。张量的表达看起来像是数组,其实每个值是在对应空间上的分量的大小。基向量和分量一起形成了张量的表达,他在物理学上的...