NOKIAO的博客

列队的作用重点内容 一、tensorflow提供了2种列队 第一种列队是FIFOQueue(2,tf.int32),先入先出 第二种列队是RandomShuffle(2,tf.int32)，入队顺序和出队顺序是无关的 二、tensorflow提供了2中列队操作 入队操作 enqueue()，enqueue_many(([0,10],])) 出队操作dequeue() 三、列队的意...

数据准备 文本数据/图像数据 数据的预处理 数据的生成 数据转换TFRecord文件 example_data_input.py example_inference.py example_train.py example_eval.py

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import glob import os.path import random import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # Inception-v3模型瓶颈层的节点...

import tensorflow as tf from tflearn.layers.conv import global_avg_pool from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.layers import batch_norm, flatten from tensor...

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE） VAE是一个改了中间层的自编码机。 基本思想来源：中间特征的泛化表示。 与一般的区别：一般的自编码机就是一个多层网络，中间的特征是一个固定的向量值。而VAE中间的特征是一种分布。 中间特征的抽象思考：1、如果输入是一个人脸图像，那么中间特征也许表示眼睛大小、肤色、头发种类等等等；2、类似于label smoothing一样，...

在训练中，我们希望在中间箭头的位置停止训练。而Early stopping就可以实现该功能，这时获得的模型泛化能力较强，还可以得到一个中等大小的w的弗罗贝尼乌斯范数。其与L2正则化相似，选择参数w范数较小的神经网络。 可以用L2正则化代替early stopping。因为只要训练的时间足够长，多试几个lambda。总可以得到比较好的结果。 Early stopping: 优点：只运行一次梯度下...