Winne

Tensorflow函数conv2d的操作图示：示例卷积层的滤波器维数为[3,3,3,2]（高3，宽3，3个channel，有两个上述的滤波器。一般理解，filter = [滤波器高，滤波器宽，输入数据的通道数，输出数据的通道数]）。里面两个滤波器都是[3,3,3]（高3，宽3，3个channel），每个滤波器与图像卷积的过程：滤波器的3个channel分别于图像的3个channel进行卷积，将不同

训练前要用nvidia-smi来查看一下当前GPU的使用情况，不要一下子就放上去跑把大家一起挤挂了，这是负责任的行为。之前在公司就遇到过训练了好久，结果一个新来的就把服务器挤跪了。。。如果机器上面的GPU之间不能够通信，那就先设定一块要用的GPU吧，在终端上面输入命令export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0（数字是GPU的编号）。 用Tensorflow创建session的时候

需要在一个Ubuntu的docker镜像中配置tensorflow-gpu环境，按照官网的instruction来一步一步做（安装CUDA的地方有点不同）：https://www.tensorflow.org/get_started/os_setupStep 1 安装Anaconda（python 2.7） 官方网站：https://www.continuum.io/downloads#linux

参考：tensorflow中文文档 variable_scope变量命名空间tf里面的命名空间和C++的命名空间基本上是同一种东西，能够更好的管理模块的变量（特别是将来会重用到的变量）。最简单的用法就是with tf.variable_scope("layer1"): # 这里就创建了一个名叫layer1的变量空间 v = tf.get_variable("vector", [3],