一、保存、读取说明 　　我们创建好模型之后需要保存模型，以方便后续对模型的读取与调用，保存模型我们可能有下面三种需求：1、只保存模型权重参数；2、同时保存模型图结构与权重参数；3、在训练过程的检查点保存模型数据。下面分别对这三种需求进行实现。 二、仅保存模型参数 　　仅保存模型参数 ...

　　官方教程中没有解释pooling层各参数的意义，找了很久终于找到，在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py中有写： 　　 　　padding有两个参数，分别是‘SAME’和'VALID'： 　　1.SAME：pool后进行填充，使输出图片 ...

NSMutableDictionary *parameter = [NSMutableDictionary dictionary]; NSString * url = [NSString s ...

目录 训练脚本，同时打印网络结构，保存了网络图和loss，acc图，保存训练的模型 加载模型（这里只加载模型文件包括了网络），单张图片预测 显示中间某层的feature map 比如看conv2d_1 (Conv2D) (None, 28, 28 ...

训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂 ...

　　以自带models中mnist的convolutional.py为例： 　　1.filter要与输入数据类型相同（float32或float64），四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，即卷积核的高/宽 ...

还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可。 CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢？tf相应的函数 ...

全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py. 1. 全连接层 tf.layers.dense dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True ...