11、TensorFlow在卷积神经网络与自编码器中的应用

TensorFlow在卷积神经网络与自编码器中的应用

1. 卷积神经网络中的TensorFlow应用

1.1 模型恢复与训练

在使用TensorFlow进行卷积神经网络（CNN）训练时，首先需要恢复之前保存的模型。以下是相关代码：

saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
print "Model Restored!"

接着进行模型的训练，训练过程通过循环迭代完成，每10步打印一次训练损失，每100步进行一次验证并保存模型：

for step in xrange(MAX_ITERATIONS):
    batch_image, batch_label = get_next_batch(train_images,
                                              train_labels,
                                              step)
    feed_dict = {input_dataset: batch_image,
                 input_labels: batch_label}
    sess.run(train_op, feed_dict=feed_dict)
    if step % 10 == 0:
        train_loss, summary_str = sess.run([loss_val,