lrr_csdn的博客

Tensorflow中的会话是来执行定义好的运算的。会话拥有并管理Tensorflow程序运行时的所有资源。当计算完成之后需要关闭会话来帮助系统回收资源，否则可能出现资源泄露的问题。 会话模式一般有两种： 1、需要明确调用会话生成函数和会话关闭函数 #创建一个会话 sess = tf.Session() #用创建好的会话得到运算结果 sess.run(...) #关闭会话 sess.clos...

三层全连接神经网络：输入层（2个节点）、隐藏层（3个节点）、输出层（1个节点） x为输入，w1第一层节点的参数，w2第二层节点的参数，y为输出 import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(tf.random_normal((2, 3), stddev=1, seed=1)) w2 = tf.Variable(tf.random_normal((3, 1)...

tf.assign(w1, w2)函数的功能是赋值函数把w2的值给w1。 变量两个重要属性：维度和类型。类型是不可改变的，但是维度在程序运行中是可能改变的，但是需要通过设置参数validate_shape=False。 意思就是当w1和w2两个变量的类型不一致时不能使用tf.assign(w1, w2)，但是当w1和w2两个变量的维度不一致时可以使用tf.assign(w1, w2，valid...

多分类问题常用交叉熵作为损失函数。对于softmax和cross entropy的详细讲解可参考AI之路博主的博文。 网址：https：//blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/77284921

生成了4个文件，这4个文件分别是： checkpoint ： 记录了当前目录下所有的模型文件，ckpt.data ： 保存了模型中每个变量的值，ckpt.meta ： 保存了整个计算图的结构，ckpt.index：保存了模型中每个变量的名字。...

1 语法 tf.equal（x, y）  判断x， y是否相等，相等返回true，不相等false import tensorflow as tf x = [1, 3, 0, 2] y = [1, 4, 2, 2] equal = tf.equal(x, y) with tf.Session() as sess: print(sess.run(equal)) 输出： [ True...

为了让训练结果可以复用，需要将训练得到的神经网络模型持久化。Tensorflow提供了一个简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API是tf.train.Saver类。 用tf.train.Saver类保存tensorflow计算图的代码： import tensorflow as tf #声明两个变量求和 v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, sha...