Ich beziehe mich auf das Deep MNIST for Experts-Tutorial , das vom Tensorflow vorgegeben wird. Ich habe ein Problem in trainieren und auswerten Teil dieses Tutorials. Dort haben sie einen Beispielcode wie folgt angegeben.
%Vor% Also haben sie in diesem Code-Segment accuracy.eval() gleichzeitig benutzt. Und andere Zeit train_step.run() . Wie ich von beiden weiß, sind Tensor-Variablen.
Und in einigen Fällen habe ich gesehen wie
%Vor%Also meine Frage ist, was sind die Unterschiede zwischen diesen 3 Implementierungen. Und wie kann ich wissen, was ich benutzen soll, wenn ..?
Danke !!
Wenn Sie nur eine Standardsitzung haben, sind sie im Grunde gleich.
Von Ссылка :
op.run () ist eine Verknüpfung zum Aufruf von tf.get_default_session (). run (op)
Von Ссылка :
t.eval () ist eine Abkürzung für den Aufruf von tf.get_default_session (). run (t)
Warum diese Unterschiede zwischen Tensor und Operation? Von Ссылка :
Hinweis: Die Tensor-Klasse wird in Zukunft durch Ausgabe ersetzt. Derzeit sind diese beiden Aliasnamen für einander.
Der Unterschied liegt in Operationen vs. Tensoren. Operationen verwenden run () und Tensors verwenden eval ().
Es scheint einen Verweis auf diese Frage in TensorFlow FAQ zu geben: Ссылка
Der Abschnitt behandelt die folgende Frage: Was ist der Unterschied zwischen Session.run () und Tensor.eval ()?
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