在进行大量数据训练神经网络的时候，可能需要批量读取数据。于是参考了这篇博文的代码，结果发现数据一直批量循环输出，不会在数据的末尾自动停止。然后发现这篇博文说slice_input_producer()这个函数有一个形参num_epochs，通过设置它的值就可以控制全部数据循环输出几次。于是我设置之后出现以下的报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.Fai

在TensorFlow中，保存模型与加载模型所用到的是tf.train.Saver()这个类。在加载模型的时候会用到restore()函数我们一般的想法就是，保存模型之后，在另外的文件中重新将模型导入，我可以利用模型中的operation和variable来测试新的数据。什么是TensorFlow中的模型首先，我们先来理解一下TensorFlow里面的模型是什么。

一般在训练神经网络的时候，参数很多，也很复杂，有时我们就想把训练过程的一些数据进行可视化，方便我们调参。比如，如果我们可以看到神经网络训练过程的训练集的loss变化情况以及测试集的loss变化情况，通过这两条曲线我们就可以大致判断我们的网络是否已经过拟合了。所以说，可视化对我们调参的帮助还是挺大的。而深度学习框架tensorflow就自带了一款可视化工具tensorboard来方便 TensorFl

在用tensorflow实现一些模型的时候，有时候我们在运行程序的时候，会发现程序占用的内存在不断增长。最后内存溢出，程序被kill掉了。这个问题，其实有两个可能性。一个是比较常见，同时也是很难发现的。这个问题的解决，需要我们知道tensorflow在构图的时候，是没有所谓的临时变量的，只要有operator。那么tensorflow就会在构建的图中增加这个operator所代表的节点。所以，...