木盏

基于TensorFlow可以轻而易举搭建一个神经网络，而且很好地支持GPU加速训练。但基于TensorFlow的预测过程，往往需要在嵌入式设备上才能得以应用。对于我目前做的工作而言，用TF搭建神经网络以及用GPU加速训练过程的主要用处就是：获取训练后的参数（权重和偏置），将这些参数直接放到嵌入式板卡如FPGA中，以其低功耗、高性能、低延时等特点完成嵌入式AI工程。那么，提取出TF训练后的参数变成很

global_step在滑动平均、优化器、指数衰减学习率等方面都有用到，这个变量的实际意义非常好理解：代表全局步数，比如在多少步该进行什么操作，现在神经网络训练到多少轮等等，类似于一个钟表。根据代码可以发现global_step的初始化值是0:  global_step=tf.Variable(0, trainable=False)  这个初始化代码十分简单，但也是问题所在...

tensorflow中用来拼接张量的函数tf.concat()，用法:tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis)先给出tf源代码中的解释: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) # [[1, ...

tensorflow新建的模型，保存之后会有四个文件：checkpoint       # 用来索引最新的模型文件，模型文件包括以下三种name.data-00000-of-00001    # 保存模型参数name.index    # 保存模型参数name.meta   # 用以保存模型的图结构在训练的过程中，我们期待一直保存我们的模型，新保存的模型不会立马覆盖之前的模型，...

PSNR的全称为“Peak Signal-to-Noise Ratio”，直译为中文就是峰值信噪比。是一种衡量图像质量的指标。在很多领域都会需要这个指标，比如在超分辨率重建图像的时候，PSNR就是很重要的指标了。WIKI解释峰值信噪比（英语：Peak signal-to-noise ratio，常缩写为PSNR）是一个表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值的工程...