Operation,Tensor, Variable

Variable:

  Variable(变量)维护graph(图)执行过程中的状态信息,常用于储存神经网络的权重。

Tensor:

        Tensor(张量)是graph(图)中的边,是一个类型化的多维数组,作为神经网络中流动的数据。

Operation:

  Operation(操作)是graph(图)中的节点,是一种符号化的运算过程。一个Operation可以有多个输入多个输出,或者没有输出,其

输出可以是tensor,也可以是Operation本身(主要用于计算损失函数)。

  例如: z = tf.add(x, y) 中,x, y, z 是 tensor. 而tf.add是operation

  train=optimizer.minimize(loss,name='train') ,loss是tensor, 而train是Operation。可通过print(loss)和pirnt(train)查看其类型。

       抽取神经网络某一层的输出可以用:

  若给operation 命名为conv5,则feature=graph.get_operation_by_name("conv5").outputs[0]

  或者  feature=graph.get_tensor_by_name("conv5:0")

  其中,conv5是operation的名字(name="conv5"),0是表示输出的第0个tensor

 

posted on 2017-09-06 10:42  Tron1  阅读(212)  评论(0编辑  收藏  举报

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