Question

使用给定的输入运行以下会话时

tf.reset_default_graph()

with tf.Session() as test:
    np.random.seed(1)
    A_prev = tf.placeholder("float", [3, 4, 4, 6])
    X = np.random.randn(3, 4, 4, 6)
    A = identity_block(A_prev, f = 2, filters = [2, 4, 6], stage = 1, block = 'a')
    test.run(tf.global_variables_initializer())
    out = test.run([A], feed_dict={A_prev: X, K.learning_phase(): 0})
    print("out = " + str(out[0][1][1][0]))

我有以下输出：

out = [ 0.94822985  0.          1.16101444  2.747859    0.          1.36677003]

演讲（https://keras.io/backend/中的

我有一个学习阶段标志，是布尔张量（0 =测试，1 =火车），作为输入传递给在训练和测试时使用不同行为的任何Keras函数时间。

因此，当将布尔张量从0更改为1时，我的输出为：

out = [ 1.02308846  0.          0.          3.22687674  0.          1.3177458 ]

但是我真的不明白火车时间或测试时间有什么区别。当用作布尔张量0或1时，为什么会有不同的输出？输入是相同的...有人可以解释吗？ Tnx

测试时间和训练时间的差异

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