原文:【tensorflow】神經網絡:斷點續訓

斷點續訓,即在一次訓練結束后,可以先將得到的最優訓練參數保存起來,待到下次訓練時,直接讀取最優參數,在此基礎上繼續訓練。 讀取模型參數: 存儲模型參數的文件格式為 ckpt checkpoint 。 生成 ckpt 文件時,會同步生成索引表,所以可通過判斷是否存在索引表來判斷是否存在模型參數。 保存模型參數: 代碼: ...

2020-08-20 22:48 0 788 推薦指數:

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tensorflow斷點

tensorflow斷點 2019-09-07 顧名思義,斷點的意思是因為某些原因模型還沒有訓練完成就被中斷,下一次訓練可以在上一次訓練的基礎上繼續訓練而不用從頭開始;這種方式對於你那些訓練時間很長的模型來說非常友好。 如果要進行斷點,那么得滿足兩個條件: (1)本地 ...

Sun Sep 08 05:19:00 CST 2019 0 839
封裝TensorFlow神經網絡

為了參加今年的軟件杯設計大賽,這幾個月學習了很多新知識。現在大賽的第二輪作品優化已經提交,開始對這四個月所學知識做一些總結與記錄。 用TensorFlow搭建神經網絡TensorFlow神經網絡的進行封裝,使得深度學習變得簡單已用,即使是不懂的深度學習算法原理的人都可以很容易的搭建 ...

Wed Aug 01 00:56:00 CST 2018 0 1379
Tensorflow循環神經網絡

Tensorflow循環神經網絡 循環神經網絡 梯度消失問題 LSTM網絡 RNN其他變種 用RNN和Tensorflow實現手寫數字分類 一.循環神經網絡 RNN背后的思想就是利用順序信息.在傳統的神經網絡中,我們假設所有輸入(或輸出 ...

Wed Apr 03 06:09:00 CST 2019 0 1578
Tensorflow卷積神經網絡

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡, 在計算機視覺等領域被廣泛應用. 本文將簡單介紹其原理並分析Tensorflow官方提供的示例. 關於神經網絡與誤差反向傳播的原理可以參考作者的另一篇博文BP神經網絡與Python實現. 了解 ...

Thu Oct 12 19:53:00 CST 2017 9 6989
Tensorflow從0到1(4)之神經網絡

一維數據集上的神經網絡 代碼實現: 輸出結果如下: 卷積層 首先,卷積層輸入序列是25個元素的一維數組。卷積層的功能是相鄰5個元素與過濾器(長度為5的向量)內積。因為移動步長為1,所以25個元素的序列中一共有21個相鄰為5的序列,最終 ...

Wed May 20 23:25:00 CST 2020 0 1703
TensorFlow實現卷積神經網絡

1 卷積神經網絡簡介    在介紹卷積神經網絡(CNN)之前,我們需要了解全連接神經網絡與卷積神經網絡的區別,下面先看一下兩者的結構,如下所示:   圖1 全連接神經網絡與卷積神經網絡結構   雖然上圖中顯示的全連接神經網絡結構和卷積神經網絡的結構直觀上差異比較大,但實際上它們的整體架構 ...

Fri Mar 08 23:39:00 CST 2019 0 1130
Tensorflow學習:(三)神經網絡優化

一、完善常用概念和細節 1、神經元模型:   之前的神經元結構都采用線上的權重w直接乘以輸入數據x,用數學表達式即,但這樣的結構不夠完善。   完善的結構需要加上偏置,並加上激勵函數。用數學公式表示為:。其中f為激勵函數。   神經網絡就是由以這樣的神經元為基本單位構成 ...

Thu Aug 30 05:51:00 CST 2018 3 3294
深度學習之 TensorFlow(四):卷積神經網絡

基礎概念:   卷積神經網絡(CNN):屬於人工神經網絡的一種,它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度,減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣,需要對數據進行特征提取和數據重建,可以直接將圖片作為網絡的輸入,自動提取特征,並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...

Thu May 10 05:14:00 CST 2018 2 1651
 
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