upwind_fly的博客

本文是读完 Jeffrey Dean, Greg S. Corrado 等人的文章 Large Scale Distributed Deep Networks (2012) 后的一则读书笔记，重点介绍在 Google 的软件框架 DistBelief 下设计的一种用来训练大规模深度神经网络的随机梯度下降法 — Downpour SGD，该方法通过分布式地部署多个模型副本和一个“参数服务器”，同时实

这种错误出现在我在用tf.assign操作时，在google上查找了两个靠谱的解答，都是说tf.assign(a,b)把b赋给a时，a必须是variable对象，于是写了如下代码验证此功能：import tensorflow as tfsess = tf.Session()one = tf.constant(1, dtype=tf.int32, name='one')def ass_fun(v

一、Tensorflow读入数据的三种方式 1 Feeding: Python code provides the data when running each step 2 Reading from files: an input pipeline reads the data from files at the beginning of a TensorFlow graph. 3 Prel