Я читаю документ tensroflow. На странице this, я нашел термин теневая переменная, я не мог понять, что это значит и для чего он используется?Каково значение переменной тени в тензорном потоке и для чего она используется?
1
A
ответ
3
Он говорит, что это в документе вы связаны:
Применить() метод добавляет теневые копии подготовленных переменных и добавить OPS , что поддерживать скользящее среднее тренированных переменных в их теневых копий
Теневые переменные: копии основных переменных поезда, которые используются для поддержания скользящей средней. Идея состоит в том, что они следуют основная переменная как Shadow^_^
Смежные вопросы
- 1. Повторное использование переменной LSTM в тензорном потоке
- 2. Пункты переменной длины в тензорном потоке
- 3. Для чего используется @XXXXX?
- 4. Опция LoadRunner Referer, для чего она используется?
- 5. Создание переменной float64 в тензорном потоке
- 6. Вход переменной длины в тензорном потоке
- 7. Что такое распаковка в Rust и для чего она используется?
- 8. Пакетная нормализация в тензорном потоке
- 9. Что такое машина конечного состояния и для чего она используется?
- 10. Восстановленная модель в тензорном потоке и предсказания
- 11. CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY в тензорном потоке
- 12. Как использовать tf.while_loop() для входов переменной длины в тензорном потоке?
- 13. RNN & партии в тензорном потоке
- 14. Реализация MLP в тензорном потоке
- 15. Каково значение переменной подъема?
- 16. Для чего используется POCO_NO_NET_IFTYPES?
- 17. Как увеличить переменную в тензорном потоке?
- 18. Как выполнить сложную инициализацию переменной в тензорном потоке?
- 19. Каково значение и как используется параметр модели?
- 20. Для чего используется hashCode?
- 21. Внешнее изделие в тензорном потоке
- 22. Для чего используется useLocalSessionState?
- 23. Пользовательский отсева в тензорном потоке
- 24. Каково значение переменной окружения :: = :: \
- 25. Сохранение модели в тензорном потоке
- 26. входной конвейер в тензорном потоке
- 27. Уплотнение партии в тензорном потоке
- 28. Циклическая потеря в тензорном потоке
- 29. Эквивалент для np.add.at в тензорном потоке
- 30. Как Argsort в тензорном потоке?