如何在 Python TensorFlow 中添加可训练变量

扎眼的阳光 tensorflow 317

原文标题 ：How to add trainable variable in Python Tensorflow

我想将可训练参数’p’添加到我用Python tensorflow编码的神经网络模型中。参数’p’应该在0和1之间。它可以在0和1之间，通过sigmoid函数转换（例如。p = 1/(1 + exp(-pi)) ，在这种情况下，从 sigmoid 函数获得的值应该是正态分布的。如果您有解决此问题的任何想法，请告诉我。谢谢。

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71510081/how-to-add-trainable-variable-in-python-tensorflow

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    Loris Pilotto 评论

    您可能希望对流层进行子类化并通过self.add_weight在您的子类中添加您的p可训练变量。

    应用 sigmoid 是将值介于 0 和 1 之间的一种方法。另一种方法是通过self.add_weight的constraint参数（它会将值限制在 0 和 1 之间）。

    2年前 0条评论

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