RESNET学习笔记（二） - resnet_train.py

最新推荐文章于 2024-07-22 10:17:38 发布

sevenrad

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分类专栏： TensorFlow resnet 文章标签：函数神经网络 tensorflow resnet

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sevenrad/article/details/78489171

本文详述了使用Python实现ResNet模型的训练过程，主要聚焦在resnet_train.py函数，涵盖神经网络、TensorFlow框架及ResNet的训练策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

第二部分分解的是训练resnet的函数resnet_train.py，该函数的作用是训练resnet。

from resnet import * 
import tensorflow as tf

MOMENTUM = 0.9  #momentum系数

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS  #定义神经网络所需要的常数
tf.app.flags.DEFINE_string('train_dir', '/tmp/resnet_train',
                           """Directory where to write event logs """
                           """and checkpoint.""")
tf.app.flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, "learning rate.")
tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size', 10, "batch size")
tf.app.flags.DEFINE_integer('max_steps', 500, "max steps")
tf.app.flags.DEFINE_boolean('resume', False,
                            'resume from latest saved state')
tf.app.flags.DEFINE_boolean('minimal_summaries', True,
                            'produce fewer summaries to save HD space')

#定义top_k_error函数，此函数的作用是观察样本的正确分类标签是否在topk内
def top_k_error(predictions, labels, k):