Какова цель коллекций графов в TensorFlow?

API обсуждает коллекции графов, которые, судя по коду, являются ключом общего назначения / хранилищем данных. Какова цель этих коллекций?

One Solution collect form web for “Какова цель коллекций графов в TensorFlow?”

Помните, что под капотом Tensorflow – это система для определения и последующего выполнения графиков потоков вычислительных данных. Коллекции графов используются как часть отслеживания построенных графиков и того, как они должны выполняться. Например, при создании определенных видов операций, таких как tf.train.batch_join , код, который добавляет оп, также добавит некоторые очереди в QUEUE_RUNNERS графа QUEUE_RUNNERS . Позже, когда вы вызываете start_queue_runners() , по умолчанию он будет искать коллекцию QUEUE_RUNNERS чтобы узнать, какие бегуны начинаются.

  • Загрузка metagraph и контрольных точек в тензорном потоке
  • Как установить адаптивную скорость обучения для GradientDescentOptimizer?
  • Как я могу использовать Batch Normalization в TensorFlow?
  • Контроллер TensorFlow предотвращает назначение переменных: график завершен и не может быть изменен
  • как конвертировать одно горячее кодирование в целые числа
  • Tensorflow 'feed_dict': используя тот же символ для пары ключ-значение, получил 'TypeError: не может интерпретировать ключ feed_dict как тензор'
  • Преобразование учебника TensorFlow для работы с моими собственными данными
  • Восстановить подмножество переменных в Tensorflow
  • Python - лучший язык программирования в мире.