温馨提示×

介绍一下TensorFlow的变量和占位符的区别和用途

小樊
86
2024-03-01 19:26:18
栏目: 深度学习
开发者测试专用服务器限时活动,0元免费领,库存有限,领完即止! 点击查看>>

TensorFlow中的变量和占位符都是用来存储数据的,但它们有不同的特点和用途。

  1. 变量(Variable): 变量是在模型训练过程中可被训练(优化)的参数,它们包含了模型的权重和偏置等可学习的参数。变量会在每次训练迭代中更新其数值,从而使模型逐渐收敛到最优解。在TensorFlow中,通过tf.Variable()函数来创建变量并初始化其数值。

  2. 占位符(Placeholder): 占位符是用来传入外部数据的参数,它在模型训练前需要被赋值,然后在模型训练过程中不会再改变。占位符通常用来表示输入数据和标签,可以在模型训练过程中动态地传入不同的数据。在TensorFlow中,通过tf.placeholder()函数来创建占位符。

总结:

  • 变量用于存储模型参数,会在训练过程中不断更新;
  • 占位符用于传入外部数据,不会在训练过程中更新。

在模型训练中,变量和占位符通常是一起使用的,用于构建模型的输入数据和参数,以及进行训练。

亿速云「云服务器」,即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘,价格低至29元/月。点击查看>>

推荐阅读:浅谈一下forward和redirect的区别

0