В чем смысл «0» в выводе & ldquo; ph: 0 & rdquo; и & ldquo; ph_1: 0 & rdquo; в Tensorflow [дубликат]
Оператор == всегда предназначен для сравнения ссылок на объекты, тогда как метод сравнения строк .equals () переопределяется для сравнения содержимого:
String s1 = new String("abc");
String s2 = new String("abc");
System.out.println(s1 == s2); // It prints false (reference comparison)
System.out.println(s1.equals(s2)); // It prints true (content comparison)
1 ответ
Ваши наблюдения над наименованием Tensor абсолютно правильны: имя Tensor является конкатенацией
- имени выполняемой операции,
- двоеточие (
:) и - индекс этого тензора на выходах операции, которая его произвела.
Поэтому тензор с именем "foo:2" является выходом op с именем "foo" в позиции 2 (с индексами, начинающимися с нуля).
Именование объектов tf.Variable немного странно. Каждый tf.Variable содержит объект изменчивого тензора , который содержит состояние переменной (и несколько других тензоров). A "Variable" op (который имеет имя "variable_name" в вашем примере) «производит» этот изменяемый тензор каждый раз, когда он запускается как его 0-й выход, поэтому имя изменяемого тензора "variable_name:0".
Поскольку a tf.Variable в основном неотличим от tf.Tensor & mdash; в нем его можно использовать в тех же местах: mdash; мы приняли решение сделать имена переменных похожими на имена тензоров, поэтому свойство Variable.name возвращает имя изменяемый тензор. (Это контрастирует с объектами tf.QueueBase и tf.ReaderBase , которые не используются непосредственно в качестве тензоров (вместо этого вы должны вызывать методы на них для создания ops, которые работают на их состоянии), поэтому они не имеют тензорного имени.)
print(tf.split([0, 1, 2, 3, 4, 5], 5, name="split_op")[3].name), который печатает имя тензора в индексе 3 на выходах"split_op", будет печатать"split_op:3". – mrry 18 July 2018 в 21:49