TensorFlow中是否只有全局更新？

2024-10-03 06:19:36 发布

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我有一个关于张量流的问题

我有这样一个函数：

def forwardPropagation(dataset, weights_l1, bias_l1, weights_l2, bias_l2, weights_out, bias_out): a1 = tf.sigmoid(tf.tensordot(dataset, weights_l1, axes = 1) + bias_l1) a2 = tf.sigmoid(tf.tensordot(a1, weights_l2, axes = 1) + bias_l2) z_out = tf.tensordot(a2, weights_out, axes = 1) + bias_out return z_out

现在我分配：

z_out = forwardPropagation(dataset, weights_l1, bias_l1, weights_l2, bias_l2, weights_out, bias_out)

我还初始化了全球所有的权重和偏差。我的问题是我听说TensorFlow有一个全局计算图。这是否意味着，当它运行z_时，权重和方差会得到全局更新，并且会从会话内部进行优化？还是发生了什么事


Tags： a2l1tfa1out全局dataset权重
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