實(shí)例如下所示: #coding=gbk import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywra
TensorFlow保存模型代碼 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util var1 =
基于Tensorflow下的批量數(shù)據(jù)的輸入處理: 1.Tensor TFrecords格式 2.h6py的庫(kù)的數(shù)組方法 在tensorflow的框架下寫(xiě)CNN代碼,我在書(shū)寫(xiě)過(guò)程中,感覺(jué)不是框架內(nèi)容難
首先使用tf.where()將滿(mǎn)足條件的數(shù)值索引取出來(lái),在numpy中,可以直接用矩陣引用索引將滿(mǎn)足條件的數(shù)值取出來(lái),但是在tensorflow中這樣是不行的。所幸,tensorflow提供了tf.g
實(shí)例如下所示: from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path = os.path.join(model_dir,
方法1:只保存模型的權(quán)重和偏置 這種方法不會(huì)保存整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),只是保存模型的權(quán)重和偏置,所以在后期恢復(fù)模型之前,必須手動(dòng)創(chuàng)建和之前模型一模一樣的模型,以保證權(quán)重和偏置的維度和保存之前的相同。 tf.
本文主要是總結(jié)利用tensorflow實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)的基本步驟。 所謂遷移學(xué)習(xí),就是將上一個(gè)問(wèn)題上訓(xùn)練好的模型通過(guò)簡(jiǎn)單的調(diào)整使其適用于一個(gè)新的問(wèn)題。比如說(shuō),我們可以保留訓(xùn)練好的Inception-v3
最近研究了一下并行讀入數(shù)據(jù)的方式,現(xiàn)在將自己的理解整理如下,理解比較淺,僅供參考。 并行讀入數(shù)據(jù)主要分 1. 創(chuàng)建文件名列表 2. 創(chuàng)建文件名隊(duì)列 3. 創(chuàng)建Reader和Decoder 4. 創(chuàng)建樣
CNN(Convolutional Neural Networks) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單講就是把一個(gè)圖片的數(shù)據(jù)傳遞給CNN,原涂層是由RGB組成,然后CNN把它的厚度加厚,長(zhǎng)寬變小,每做一層都這樣被拉長(zhǎng)
最近在關(guān)注 Deep Learning,就在自己的mac上安裝google的開(kāi)源框架Tensorflow 用 sudo pip install -U tensorflow 安裝的時(shí)候總是遇到下面的問(wèn)