1.tf.train.exponential_decay() 指數(shù)衰減學(xué)習(xí)率: #tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_steps, d
從tensorflow 訓(xùn)練后保存的模型中打印訓(xùn)變量:使用tf.train.NewCheckpointReader() import tensorflow as tf reader = tf.tr
一、Tensorflow安裝 1、Tensorflow介紹 Tensorflow是廣泛使用的實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)以及其它涉及大量數(shù)學(xué)運(yùn)算的算法庫之一。Tensorflow由Google開發(fā),是GitHub上最
目前深度學(xué)習(xí)越來越火,學(xué)習(xí)、使用tensorflow的相關(guān)工作者也越來越多。但是目前絕大部分的python都是擁有著豐富的python的API,而c++的API不夠完善。這就導(dǎo)致絕大多是使用tenso
What? 我們需要通過VMware虛擬機(jī)平臺(tái)+Ubuntu虛擬機(jī)+安裝pip的方式來搭建TensorFlow的環(huán)境。 官網(wǎng)參考文檔地址:https://www.tensorflow.org/inst
說明 本例子利用TensorFlow搭建一個(gè)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)MNIST手寫數(shù)字的識(shí)別。 先上代碼 from tensorflow.examples.tutorials.mnist impor
在使用pre-train model時(shí)候,我們需要restore variables from checkpoint files. 經(jīng)常出現(xiàn)在checkpoint 中找不到”Tensor name n
在利用tensorflow進(jìn)行文本挖掘工作的時(shí)候,經(jīng)常涉及到維度擴(kuò)展和壓縮工作。比如對(duì)文本進(jìn)行embedding操作完成之后,若要進(jìn)行卷積操作,就需要對(duì)embedded的向量擴(kuò)展維度,將[batch_
安裝步驟: 模型源碼:https://github.com/tensorflow/models 1、下載源碼后解壓,修改文件夾名為models (以下步驟中涉及到路徑的地方需要根據(jù)自己的實(shí)際情況而定)
這幾天研究了一下FCN(全卷積網(wǎng)絡(luò)),由于電腦配置不夠,用GPU訓(xùn)練直接報(bào)OOM(內(nèi)存溢出)了, 于是轉(zhuǎn)戰(zhàn)CPU,當(dāng)然,這樣會(huì)很慢,之后會(huì)繼續(xù)搞一下,減小一下網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度,對(duì)一些參數(shù)設(shè)置一波,看能不能