tensorflow训练时用到的一些“工具”

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博客主要介绍了graph和参数的存储与恢复，以及利用tensorboard进行查看。包括根据.meta文件查看图，还提及了如何看图，内容转载自相关博客。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.graph和参数的store和restore

2.tensorboard查看

2.1tensorboard根据.meta文件查看图

2.2如何看图

 

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《深入了解TensorFlow》笔记——Chapter 3.5 训练工具：优化器
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一般地，监督学习的目标函数由损失函数（loss function）和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization）。对于Keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用`Dense`的`kernel_regularizer` 和 `bias_regularizer`等参数指定权重使用`L1`或者`L2`正则化项，此外还可以用`kernel_constraint` 和 `bias_constraint`等参数约束权重的取值范围，这也是一种正则化手段。
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