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获取所有variable(每个op中可训练的张量)的name:

for variable_name in tf.global_variables():
  print(variable_name)

获取所有tensor(每个op的输出张量)的name:

for tensor_name in tf.contrib.graph_editor.get_tensors(tf.get_default_graph()):
  print(tensor_name)

获取所有op及其输入输出的name:

with tf.Session() as sess:
  for node in sess.graph_def.node:
    print(node)

以上这篇tensorflow 获取所有variable或tensor的name示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。