NewDreamstyle的博客

参考：tf公众号，【tf2.0】注：Checkpoint只用于保存模型的参数，不保存模型的计算过程，因此一般用于在具有模型源代码的情况下恢复之前训练好的模型参数。如果需要导出模型（无需源代码也能运行模型），参考 SaveModel个人经验：当前1.14版本是【tf.train.Saver】。一般保存非模型参数都是用python内置的pickle模块，但是若你想用其保存 model.variab...

learning_rate= tf.train.exponential_decay( )摘自 博客园

LeNet-5 模型给我的初体验非常不好，目前为止还没有实际的感觉到卷积的优点，或者是LeNET-5的优点，以下是完整训练代码：卷积层-池化层-卷积层-池化层-全连接-全连接这里有个问题：学到现在我并不觉得深度学习的合理性很好，大部分观点都是基于日常生活经验就是猜罢了(或许日后会为今天的言论感到惭愧，但我从传统机器学习理论结束之后就觉得因果关系是未来)代码如下：【来自实战google深度学习框...

在看各种tensorflow书籍的时候，相信大家看到global_step = tf.Variable(0,trainable = False) 都很迷惑吧，nmd说的好听当前迭代的轮数但这玩意怎么更新？源代码又不敢看，心里又痒痒。。。。。。看这里...