2025 Auteur: Stanley Ellington | [email protected]. Dernière modifié: 2025-01-22 15:59
Dans l'environnement d'exécution de tensorflow, un tenseur se compose de données brutes (tableau d'octets), de forme et de type, tf . remodeler onlychange shape, avec les données brutes et le dtype non modifiés. -1 ou Aucun dans tf . remodeler signifie que cette valeur peut être calculée.
En conséquence, qu'est-ce que la variable TF ?
UNE tf . Variable représente un tenseur dont la valeur peut être modifiée en exécutant des opérations dessus. contrairement à tf . Tensorobjects, un tf . Variable existe en dehors du contexte d'un seul appel session.run. En interne, un tf . Variable stocke un tenseur persistant. Des opérations spécifiques permettent de lire et de modifier les valeurs de ce tenseur.
Deuxièmement, qu'est-ce qu'Argmax dans Tensorflow ? Les Tensorflow argmax vous oblige à désigner une dimension de votre tenseur pour agir comme ce tableau. importer tensorflow comme tf sess = tf. InteractiveSession() # Puisquex[3] est le plus grand nombre(4), argmax (x) est 3 x = [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1] tf. argmax (x, axe=0).
Également demandé, qu'est-ce que le tenseur TF ?
UNE Tenseur est un handle symbolique vers l'une des sorties d'une opération. Il ne contient pas les valeurs de la sortie de cette opération, mais fournit à la place un moyen de calculer ces valeurs dans un TensorFlow tf .compat.v1. Session. Cette classe a deux objectifs principaux: Tenseur peut être transmis comme entrée à une autre opération.
Qu'est-ce qu'une session ?
UNE session permet d'exécuter des graphes ou une partie de graphes. Il alloue des ressources (sur une ou plusieurs machines) pour cela et contient les valeurs réelles des résultats intermédiaires et des variables.
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