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  • Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

    TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并沒(méi)有初始值，它只會(huì)分配必要的內(nèi)存。在會(huì)話中，占位符可以使用 feed_dict 饋送數(shù)據(jù)。 feed_dict是一個(gè)字典，在字典中需要

    作者：海天一樹X
    2020-09-16 16:09:57

  • tensorflow之自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層實(shí)例

    如下所示： import tensorflow as tf tfe = tf.contrib.eager tf.enable_eager_execution() 大多數(shù)情況下，在為機(jī)器學(xué)習(xí)模型

    作者：大雄沒(méi)有叮當(dāng)貓
    2020-09-16 13:21:56

  • TensorFlow Saver:保存和讀取模型參數(shù).ckpt實(shí)例

    在使用TensorFlow的過(guò)程中，保存模型參數(shù)變量是很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，既可以保證訓(xùn)練過(guò)程信息不丟失，也可以幫助我們?cè)谛枰焖倩謴?fù)或使用一個(gè)模型的時(shí)候，利用之前保存好的參數(shù)之間導(dǎo)入，可以節(jié)省大量的訓(xùn)練

    作者：奔跑的Yancy
    2020-09-16 12:13:53

  • 在tensorflow中實(shí)現(xiàn)屏蔽輸出的log信息

    tensorflow中可以通過(guò)配置環(huán)境變量 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL' 的值，控制tensorflow是否屏蔽通知信息、警告、報(bào)錯(cuò)等輸出信息。 使用方法： import os i

    作者：-牧野-
    2020-09-16 06:22:38

  • 詳解Tensorflow數(shù)據(jù)讀取有三種方式（next_batch）

    Tensorflow數(shù)據(jù)讀取有三種方式： Preloaded data: 預(yù)加載數(shù)據(jù) Feeding: Python產(chǎn)生數(shù)據(jù)，再把數(shù)據(jù)喂給后端。 Reading from file: 從

    作者：Dean0Winchester
    2020-09-15 20:46:03

  • tensorflow學(xué)習(xí)教程之文本分類詳析

    前言 這幾天caffe2發(fā)布了，支持移動(dòng)端，我理解是類似單片機(jī)的物聯(lián)網(wǎng)吧應(yīng)該不是手機(jī)之類的，試想iphone7跑CNN，畫面太美~ 作為一個(gè)剛?cè)肟拥?，甚至還沒(méi)入坑的人，咱們還是老實(shí)研究下tensor

    作者：michaelgbw
    2020-09-15 09:15:24

  • TensorFlow實(shí)現(xiàn)打印每一層的輸出

    在test.py中可以通過(guò)如下代碼直接生成帶weight的pb文件，也可以通過(guò)tf官方的freeze_graph.py將ckpt轉(zhuǎn)為pb文件。 constant_graph = graph_uti

    作者：Kluiverthoo
    2020-09-15 07:19:13

  • 對(duì)TensorFlow的assign賦值用法詳解

    TensorFlow修改變量值后，需要重新賦值，assign用起來(lái)有點(diǎn)小技巧，就是需要需要弄個(gè)操作子，運(yùn)行一下。 下面這么用是不行的 import tensorflow as tf import

    作者：mustar_2017
    2020-09-14 22:04:01

  • TensorFlow2.1.0安裝過(guò)程中setuptools、wrapt等相關(guān)錯(cuò)誤指南

    筆者remove TensorFlow總共四次。 reinstall anaconda 三次。 安裝技巧可以根據(jù)這個(gè)博主的文章進(jìn)行安裝。 https://www.jb51.net/article/18

    作者：baimuchu
    2020-09-14 14:24:20

  • 使用Tensorflow實(shí)現(xiàn)可視化中間層和卷積層

    為了查看網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效果或者便于調(diào)參、更改結(jié)構(gòu)等，我們常常將訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中的loss、accurcy等參數(shù)。 除此之外，有時(shí)我們也想要查看訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中間層輸出和卷積核上面表達(dá)了什么內(nèi)容，這可以幫助我們

    作者：nini_coded
    2020-09-14 04:54:29
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