在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况。这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始。 保存模型的方法: 将模型保存好以后,载入也比较方便。 使用tensorboard来使训练过程可视化 tensorflow还提供了一个 ...
线性回归模型 回归 这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果。当然结果也是由算法决定的。 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值。 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类。 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow .x而来的解题思路,我不想在这个系列的 ...
2019-04-24 09:51 0 574 推荐指数:
在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况。这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始。 保存模型的方法: 将模型保存好以后,载入也比较方便。 使用tensorboard来使训练过程可视化 tensorflow还提供了一个 ...
与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 ...
本节涉及点: 保存训练过程 载入保存的训练过程并继续训练 通过命令行参数控制是否强制重新开始训练 训练过程中的手动保存 保存训练过程前,程序征得同意 一、保存训练过程 以下方代码为例: 解析 ...
深度学习模型训练过程 一.数据准备 1. 基本原则: 1)数据标注前的标签体系设定要合理 2)用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3)标注过程要审核 2. 整理数据集 1)将各个标签的数据放于不同的文件夹中,并统计各个标签的数目 2)样本均衡,样本不会绝对均衡,差不多 ...
三、线性回归 5、线性回归训练流程 线性回归模型训练流程如下: 6、线性回归的正规方程解 对线性回归模型,假设训练集中 m个训练样本,每个训练样本中有 n个特征,可以使用矩阵的表示方法,预测函数可以写为: Y ...
一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加 ...
本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一、从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值 ...
假定我们要拟合的线性方程是:\(y=2x+1\) \(x\):[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] \(y\):[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29 ...