(2)tf.Variable中trainable作用

简介: 如果为True,则会默认将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中。此集合用于优化器Optimizer类优化的的默认变量列表,如果为False则在训练时不会更新该值。

如果为True,则会默认将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中。此集合用于优化器Optimizer类优化的的默认变量列表,如果为False则在训练时不会更新该值。

global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
相关文章
|
2月前
|
缓存 TensorFlow 算法框架/工具
TensorFlow学习笔记(一): tf.Variable() 和tf.get_variable()详解
这篇文章详细介绍了TensorFlow中`tf.Variable()`和`tf.get_variable()`的使用方法、参数含义以及它们之间的区别。
79 0
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 Python
利用tf.convert_to_tensor转换为类型
【8月更文挑战第11天】利用tf.convert_to_tensor转换为类型。
61 9
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具
创建变量tensor
【8月更文挑战第13天】 创建变量tensor。
31 1
|
4月前
创建变量tensor
【8月更文挑战第12天】创建变量tensor。
28 1
|
PyTorch 算法框架/工具 开发者
RuntimeError: Can‘t call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy()
出现这个现象的原因是:待转换类型的PyTorch Tensor变量带有梯度,直接将其转换为numpy数据将破坏计算图,因此numpy拒绝进行数据转换,实际上这是对开发者的一种提醒。如果自己在转换数据时不需要保留梯度信息,可以在变量转换之前添加detach()调用。
189 0
【sklearn报错解决方案】UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0
【sklearn报错解决方案】UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0
1798 0
【sklearn报错解决方案】UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0
|
PyTorch 算法框架/工具 图计算
Pytorch中autograd.Variable.backward的grad_varables参数个人理解浅见
Pytorch中autograd.Variable.backward的grad_varables参数个人理解浅见
133 0
Pytorch中autograd.Variable.backward的grad_varables参数个人理解浅见
|
机器学习/深度学习 缓存 TensorFlow
TF:tensorflow框架中常用函数介绍—tf.Variable()和tf.get_variable()用法及其区别
TF:tensorflow框架中常用函数介绍—tf.Variable()和tf.get_variable()用法及其区别
|
TensorFlow 算法框架/工具
TensorFlow教程(6) tf.Variable() 和tf.get_variable()
TensorFlow教程(6) tf.Variable() 和tf.get_variable()
181 0
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
TF之RNN:TF的RNN中的常用的两种定义scope的方式get_variable和Variable
TF之RNN:TF的RNN中的常用的两种定义scope的方式get_variable和Variable
TF之RNN:TF的RNN中的常用的两种定义scope的方式get_variable和Variable