tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类1
利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 读取图片文件 产生用于训练的批次 定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络） 训练 1 读取图片文件 这里文件名作为标签，即类别（其数据类型要确定，后面要转为tensor类型数据 ...
原文：tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类2（保存模型&测试单张图片）
神经网络训练的时候，我们需要将模型保存下来，方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试。因此，我们需要创建一个saver保存模型。 训练好的模型信息会记录在checkpoint文件中，大致如下： 其余还会生成一些文件，分别记录了模型参数等信息，后边测试的时候程序会读取checkpoint文件去加载这些真正的数据文件 构建好神经网络进行训练完成后，如果用之前的代码直接进行测试，会报shape不符合 ...
2017-07-25 16:50 99 23534 推荐指数：
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