#!/usr/bin/env python2# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Jan 18 08:42:55 2017@author: root"""# ...

最近研究了下如何使用tensorflow进行finetuning，相比于caffe，tensorflow的finetuning麻烦一些，记录如下： 1.原理 finetuning原理很简单，利用一个在数据A集上已训练好的模型作为初始值，改变其部分结构，在另一数据集B上（采用小学习率）训练 ...

一、用LSTM单层的网络来做分类的问题 用lstm对mnist的数据集进行分类 View Code 上例中，使用到关于LSTM的方法主要是 1)　　tensorflow ...

运行代码： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE ...

@https://github.com/zhangcliff/tensorflow-c-mnist 会报错： 参照@https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details ...

0. 引言 Tensorflow于1.7之后推出了tensorflow hub，其是一个适合于迁移学习的部分，主要通过将tensorflow的训练好的模型进行模块划分，并可以再次加以利用。不过介于推出不久，目前只有图像的分类和文本的分类以及少量其他模型 这里先通过几个简单的例子，来展示 ...

接Tensorflow-hub[例子解析1]. 3 基于文本词向量的例子 3.1 创建Module 可以从Tensorflow-hub[例子解析1].中看出，hub相对之前减少了更多的工作量。 首先，假设有词向量文本文件 该例子就是通过读取该文件去生成TF-Hub Module ...

学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 基于TensorFlow一次简单的RNN实现 极客学院-递归神经网络 如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络 ...