___ tag123tensorflow ___ TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen und maschinelle Intelligenz. Es wurde von Google entwickelt und wurde im November 2015 Open Source. Was ist der Unterschied zwischen einer Variablen und einem Tensor? ___ tag123python ___ Python ist eine dynamische und stark typisierte Programmiersprache, die die Usability betont. Zwei ähnliche, aber größtenteils inkompatible Versionen von Python sind weit verbreitet (2 und 3). Wenn Sie eine versionsspezifische Python-Frage haben, sollten Sie die Tags [python-2.7] oder [python-3.x] zusätzlich zum Tag [python] verwenden. Wenn Sie eine Python-Variante wie jython, pypy, iron-python usw. verwenden, kennzeichnen Sie diese bitte entsprechend. ___ answer38556752 ___

Es ist richtig, dass eine Variable an jeder Stelle eines Tensors verwendet werden kann, aber die Hauptunterschiede zwischen den beiden sind, dass eine Variable ihren Zustand über mehrere Aufrufe von run () behält und der Wert einer Variablen durch Backpropagation aktualisiert werden kann auch gespeichert, wiederhergestellt usw. gemäß der Dokumentation).

Diese Unterschiede bedeuten, dass Sie an eine Variable denken sollten, die die trainierbaren Parameter Ihres Modells darstellt (z. B. die Gewichte und Verzerrungen eines neuronalen Netzwerks), während Sie sich einen Tensor vorstellen können Daten, die in Ihr Modell und die Zwischendarstellungen dieser Daten fließen, während sie durch Ihr Modell gehen.

    
___ qstntxt ___

Die Tensorflow-Dokumentation besagt, dass ein %code% an jeder Stelle verwendet werden kann, an der ein %code% verwendet werden kann, und sie scheinen ziemlich austauschbar zu sein. Beispiel: Wenn %code% ein %code% ist, wird %code% zu %code% .

Was ist der Unterschied zwischen den beiden, und wann würde ich einen über den anderen verwenden?

    
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Die Tensorflow-Dokumentation besagt, dass ein Variable an jeder Stelle verwendet werden kann, an der ein Tensor verwendet werden kann, und sie scheinen ziemlich austauschbar zu sein. Beispiel: Wenn v ein Variable ist, wird x = 1.0 + v zu Tensor .

Was ist der Unterschied zwischen den beiden, und wann würde ich einen über den anderen verwenden?

    
juesato 24.07.2016, 19:47
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1 Antwort

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Es ist richtig, dass eine Variable an jeder Stelle eines Tensors verwendet werden kann, aber die Hauptunterschiede zwischen den beiden sind, dass eine Variable ihren Zustand über mehrere Aufrufe von run () behält und der Wert einer Variablen durch Backpropagation aktualisiert werden kann auch gespeichert, wiederhergestellt usw. gemäß der Dokumentation).

Diese Unterschiede bedeuten, dass Sie an eine Variable denken sollten, die die trainierbaren Parameter Ihres Modells darstellt (z. B. die Gewichte und Verzerrungen eines neuronalen Netzwerks), während Sie sich einen Tensor vorstellen können Daten, die in Ihr Modell und die Zwischendarstellungen dieser Daten fließen, während sie durch Ihr Modell gehen.

    
Avishkar Bhoopchand 24.07.2016, 21:02
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