summary是TensorFlow可視化的工具，主要用到以下函數： 1、tf.summary.scalar() 2、 tf.summary.merge_all() 3、tf.summary.FileWriter() tf.summary.scalar('loss', loss ...

一下均在ubuntu環境下： （1）方法一，使用help()函數； 比如對於tf.placeholder(),在命令行中輸入import tensorflow as tf , help(tf.placeholder)即可查看用法，再按"q"即可退出 ...

Saver的作用是將我們訓練好的模型的參數保存下來，以便下一次繼續用於訓練或測試；Restore的用法是將訓練好的參數提取出來。 1.Saver類訓練完后，是以checkpoints文件形式保存。提取的時候也是從checkpoints文件中恢復變量。Checkpoints文件是一個二進制文件 ...

一般在保存模型參數的時候，都會保存一份moving average，是取了不同迭代次數模型的移動平均，移動平均后的模型往往在性能上會比最后一次迭代保存的模型要好一些。 tensorflow-models項目中tutorials下cifar中相關的代碼寫的有點問題，在這寫下我自己的做法 ...

TensorFlow是一個采用數據流圖，用於數值計算的開源軟件庫。自己接觸tensorflow比較的早，可是並沒有系統深入的學習過，現在TF在深度學習已經成了“標配”，所以打算系統的學習一遍。在本篇文章中主要介紹TF的基礎知識。。。 創建並運行圖### 首先創建 兩個變量 然而，f中 ...

最近在研究tensorflow自帶的例程speech_command,順便學習tensorflow的一些基本用法。 其中tensorboard 作為一款可視化神器，可以說是學習tensorflow時模型訓練以及參數可視化的法寶。 而在訓練過程中，主要用到了tf.summary ...

網上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，發現寫的都不是很好，在此總結下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是輸入，y是輸出，μ是均值，σ是方差，γ和β是縮放（scale）、偏移（offset）系數。 一般來講，這些參數都是 ...

網址：http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53366163 tf.concat是連接兩個矩陣的操作 tf.concat(co ...