时间:2021-05-22
问题,在一个程序内构建好了一个图,运行完之后想重新使用这个图进行计算,或者想同时在train完的时候做test,就会提示***变量已存在。
解决办法:
待一个图运行完之后加上tf.reset_default_graph来重置默认的图。
补充知识:tensorflow 张量插入或者删除的办法
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
part1 = new_enc_in[:, 0:3 ]part2 = new_enc_in[:, 3:]###part_new 要插入的张量new_enc_in = tf.concat([part1, part_new, part2], 1)##得到的张量里part_new为新插入列 ##如果要删除,则修改part2的范围part1 = new_enc_in[:, 0:3]part2 = new_enc_in[:, 4:]new_enc_in = tf.concat([part1, part2], 1)###原张量的第四列被删除以上这篇解决tensorflow 释放图,删除变量问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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使用TensorFlow的一个优势是,它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量。TensorFlow通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差
session_unset()释放当前在内存中已经创建的所有$_SESSION变量,但不删除session文件以及不释放对应的sessionidsession_
session_unset()释放当前在内存中已经创建的所有$_SESSION变量,但不删除session文件以及不释放对应的sessionidsession_
is_null,empty,isset,unset我们先来看看这4个函数的描述。isset判断变量是否已存在(配置)unset把变量删除(释放)掉empty判断
一、TensorFlow变量管理1.TensorFLow还提供了tf.get_variable函数来创建或者获取变量,tf.variable用于创建变量时,其功