tf.variable_scope 参数
最近在看TensorFlow的变量管理，发现很多代码中tf.variable_scope()参数的数量及意义还不太清楚，特此记录： def __init__(self, name_or_scope, default_name=None, values=None, initializer ...
原文：深度学习原理与框架-Alexnet(迁移学习代码) 1.sys.argv[1:](控制台输入的参数获取第二个参数开始) 2.tf.split(对数据进行切分操作) 3.tf.concat(对数据进行合并操作) 4.tf.variable_scope(指定w的使用范围) 5.tf.get_variable(构造和获得参数) 6.np.load(加载.npy文件)
. sys.argv : 在控制台进行参数的输入时，只使用第二个参数以后的数据 参数说明：控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv : ，那么将获得what这个数值 . tf.split value x, num or size split , axis 对数据进行切分操作，比如原始维度为 , , , ， 切分后的维度为 , , , , 参数说明：value表 ...
2019-03-20 19:20 0 587 推荐指数：
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1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置，将其转换为14*14，因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数，最后的维度为[256, 14, 14 ...
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