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  • tensorflow實(shí)現(xiàn)打印ckpt模型保存下的變量名稱及變量值

    有時(shí)候會(huì)需要通過從保存下來的ckpt文件來觀察其保存下來的訓(xùn)練完成的變量值。 ckpt文件名列表：（一般是三個(gè)文件） xxxxx.ckpt.data-00000-of-00001 xxxxx.ckpt

    作者：Shwan_Ma
    2020-09-04 11:24:21

  • Tensorflow矩陣運(yùn)算實(shí)例(矩陣相乘,點(diǎn)乘,行/列累加)

    Tensorflow二維、三維、四維矩陣運(yùn)算（矩陣相乘，點(diǎn)乘，行/列累加） 1. 矩陣相乘 根據(jù)矩陣相乘的匹配原則，左乘矩陣的列數(shù)要等于右乘矩陣的行數(shù)。 在多維（三維、四維）矩陣的相乘中，需要最后兩

    作者：Kenn7
    2020-09-04 10:44:43

  • 使用TensorFlow-Slim進(jìn)行圖像分類的實(shí)現(xiàn)

    參考 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim 使用TensorFlow-Slim進(jìn)行圖像分類 準(zhǔn)備 安裝TensorFlow 參考

    作者：lijiancheng0614
    2020-09-03 14:44:15

  • TensorFlow tf.nn.max_pool實(shí)現(xiàn)池化操作方式

    max pooling是CNN當(dāng)中的最大值池化操作，其實(shí)用法和卷積很類似 有些地方可以從卷積去參考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d實(shí)現(xiàn)卷積的方式 tf.nn.max_pool(val

    作者：xf__mao
    2020-09-03 11:25:04

  • 詳解tensorflow訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)CNN圖像分類

    利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)分為以下幾個(gè)步驟 1.讀取圖片文件 2.產(chǎn)生用于訓(xùn)練的批次 3.定義訓(xùn)練的模型（包括初始化參數(shù)，卷積、池化層等參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)） 4.訓(xùn)練 1 讀取圖片文件 def ge

    作者：康小武
    2020-09-03 04:52:35

  • tensorflow使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)mnist分類

    本文實(shí)例為大家分享了tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)mnist分類的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下 只有兩層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接上代碼 #引入包 import tensorflow as tf i

    作者：Missayaa
    2020-09-02 22:00:01

  • 深入理解Tensorflow中的masking和padding

    TensorFlow是一個(gè)采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計(jì)算的開源軟件庫。節(jié)點(diǎn)（Nodes）在圖中表示數(shù)學(xué)操作，圖中的線（edges）則表示在節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)系的多維數(shù)據(jù)數(shù)組，

    作者：hustqb
    2020-09-02 00:06:17

  • tensorflow 1.0用CNN進(jìn)行圖像分類

    tensorflow升級(jí)到1.0之后，增加了一些高級(jí)模塊： 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses，使得代碼稍微有些簡(jiǎn)化。 任務(wù)：花卉分類 版本：tensorflow 1

    作者：denny402
    2020-09-01 23:39:51

  • Tensorflow的常用矩陣生成方式

    我就廢話不多說了，直接上代碼吧！ #全0和全1矩陣 v1 = tf.Variable(tf.zeros([3,3,3]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.on

    作者：windows2
    2020-09-01 09:28:52

  • TensorFlow加載模型時(shí)出錯(cuò)的解決方式

    當(dāng)發(fā)現(xiàn)目錄時(shí)出錯(cuò)如下： \windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:993] Not found: Unsuccessful TensorSlic

    作者：caimouse
    2020-08-31 20:34:13
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