tensorflow：模型的保存和訓練過程可視化
在使用tf來訓練模型的時候，難免會出現中斷的情況。這時候自然就希望能夠將辛辛苦苦得到的中間參數保留下來，不然下次又要重新開始。 保存模型的方法： 將模型保存好以后，載入也比較方便。 使用tensorboard來使訓練過程可視化 tensorflow還提供了一個 ...
原文：TensorFlow從1到2（七）線性回歸模型預測汽車油耗以及訓練過程優化
線性回歸模型 回歸 這個詞，既是Regression算法的名稱，也代表了不同的計算結果。當然結果也是由算法決定的。 不同於前面講過的多個分類算法或者邏輯回歸，線性回歸模型的結果是一個連續的值。 實際上我們第一篇的房價預測就屬於線性回歸算法，如果把這個模型用於預測，結果是一個連續值而不是有限的分類。 從代碼上講，那個例子更多的是為了延續從TensorFlow .x而來的解題思路，我不想在這個系列的 ...
2019-04-24 09:51 0 574 推薦指數：
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深度學習模型訓練過程 一．數據准備 1. 基本原則： 1）數據標注前的標簽體系設定要合理 2）用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 3）標注過程要審核 2. 整理數據集 1）將各個標簽的數據放於不同的文件夾中，並統計各個標簽的數目 2）樣本均衡，樣本不會絕對均衡，差不多 ...
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本節涉及點： 從命令行參數讀取需要預測的數據 從文件中讀取數據進行預測 從任意字符串中讀取數據進行預測 一、從命令行參數讀取需要預測的數據 訓練神經網絡是讓神經網絡具備可用性，真正使用神經網絡時，需要對新的輸入數據進行預測， 這些輸入數據 不像訓練數據那樣是有目標值 ...
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假定我們要擬合的線性方程是：\(y=2x+1\) \(x\)：[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 ...