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tensorflow

  • 詳談tensorflow gfile文件的用法

    一、gfile模塊是什么 gfile模塊定義在tensorflow/python/platform/gfile.py，但其源代碼實現(xiàn)主要位于tensorflow/tensorflow/python/

    作者：cs_程序猿
    2020-10-17 17:37:53

  • python生成tensorflow輸入輸出的圖像格式的方法

    TensorFLow能夠識別的圖像文件，可以通過numpy，使用tf.Variable或者tf.placeholder加載進tensorflow；也可以通過自帶函數(shù)（tf.read）讀取，當(dāng)圖像文件過

    作者：何雷
    2020-10-17 09:22:24

  • tensorflow 加載部分變量的實例講解

    tensorflow模型保存為saver = tf.train.Saver()函數(shù),saver.save()保存模型，代碼如下： import tensorflow as tf v1= tf.

    作者：imperfect00
    2020-10-16 03:58:13

  • TensorFlow通過文件名/文件夾名獲取標(biāo)簽,并加入隊列的實現(xiàn)

    TensorFlow官網(wǎng)給的cifar-10教程，是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門的好例子，有時想直接拿這個模型來跑自己的數(shù)據(jù)，卻發(fā)現(xiàn)他的數(shù)據(jù)類型不是常見的，我們一般獲取的數(shù)據(jù)（圖片）以文件夾分類存好，或者直接在文

    作者：lsjweiyi
    2020-10-16 03:22:37

  • tensorflow創(chuàng)建變量以及根據(jù)名稱查找變量

    環(huán)境：Ubuntu14.04，tensorflow=1.4(bazel源碼安裝)，Anaconda python=3.6 聲明變量主要有兩種方法：tf.Variable和 tf.get_variabl

    作者：lijiao
    2020-10-14 19:22:24

  • python使用tensorflow保存、加載和使用模型的方法

    使用Tensorflow進行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的時候，需要對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型和各種參數(shù)進行保存，以便在此基礎(chǔ)上繼續(xù)訓(xùn)練或者使用。介紹這方面的博客有很多，我發(fā)現(xiàn)寫的最好的是這一篇官方英文介紹： http:/

    作者：LordofRobots
    2020-10-14 18:01:22

  • Tensorflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例進階

    在Tensorflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例這篇博客中，我們實現(xiàn)了一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，沒有復(fù)雜的Trick。接下來，我們將使用CIFAR-10數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練。 CIFAR-10是一個經(jīng)典的數(shù)據(jù)集，包

    作者：蚊子愛牛牛
    2020-10-14 17:35:44

  • Tensorflow訓(xùn)練MNIST手寫數(shù)字識別模型

    本文實例為大家分享了Tensorflow訓(xùn)練MNIST手寫數(shù)字識別模型的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.exam

    作者：Sebastien23
    2020-10-14 15:29:23

  • 淺談Tensorflow模型的保存與恢復(fù)加載

    近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的規(guī)則匹配過濾等手段，也采用了一些機器學(xué)習(xí)方法進行分類預(yù)測。我們使用TensorFlow進行模型的訓(xùn)練，訓(xùn)練好的模型需要保存，預(yù)測階段我們需要將模型進行加載還原使

    作者：lyyyyy
    2020-10-14 05:58:58

  • 基于ubuntu16 Python3 tensorflow(TensorFlow環(huán)境搭建)

    人最大的長處就是有厲害的大腦。電腦、手機等都是對人大腦的拓展?，F(xiàn)今，我們每個人都有這個機會，讓自己頭腦在智能的幫助下，達到極高的高度。所以，擁抱科技，讓智能產(chǎn)品成為我們個人智力的拓展，更好的去生活、去

    作者：Dean0Winchester
    2020-10-13 07:19:22
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