TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
reset() se utiliza para borrar toda la información almacenada en la cinta.
Sintaxis: restablecer()
Parámetros: No acepta ningún parámetro.
Devoluciones: No devuelve ninguno.
Ejemplo 1:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf x = tf.constant(4.0) # Using GradientTape with tf.GradientTape() as gfg: gfg.watch(x) y = x * x * x y+=x*x # Computing gradient without reset res = gfg.gradient(y, x) # Printing result print("res(y = x*x*x + x*x): ",res) # Using GradientTape with tf.GradientTape() as gfg: gfg.watch(x) y = x * x * x # Resetting the Tape gfg.reset() gfg.watch(x) y+=x*x # Computing gradient with reset res = gfg.gradient(y, x) # Printing result print("res(y = x*x): ",res)
Producción:
res(y = x*x*x + x*x): tf.Tensor(56.0, shape=(), dtype=float32) res(y = x*x): tf.Tensor(8.0, shape=(), dtype=float32)
Ejemplo 2:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf x = tf.constant(3.0) # Using GradientTape with tf.GradientTape() as gfg: gfg.watch(x) y = x * x y+=x*x # Computing gradient without reset res = gfg.gradient(y, x) # Printing result print("res(y = x*x + x*x): ",res) # Using GradientTape with tf.GradientTape() as gfg: gfg.watch(x) y = x * x # Resetting the Tape gfg.reset() gfg.watch(x) y+=x # Computing gradient with reset res = gfg.gradient(y, x) # Printing result print("res(y = x): ",res)
Producción:
res(y = x*x + x*x): tf.Tensor(12.0, shape=(), dtype=float32) res(y = x): tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA