weixin_43826596的博客

需要做以下事情 1、创建一个或者多个输入函数 2、定义特征列 3、实例化estimator( 可以用预定义的，也可以自己创建)，指定特征列和各种超参数 4、在Estimator 对象上调用train、evaluate、predict等函数 1、创建输入函数 编写一个或多个数据集导入函数。 例如，您可以创建一个函数来导入训练集，并创建另一个函数来导入测试集。每个数据集导入函数都必须返回两个对象： a）feature :一个字典，其中键是特征名称，值是包含相应特征数据的张量（或 SparseTensor） b)

转载：原文链接 情况一、单机单卡单机单卡是最普通的情况，当然也是最简单的，示例代码如下：#coding=utf-8#单机单卡#对于单机单卡，可以把参数和计算都定义再gpu上，不过如果参数模型比较大，显存不足等情况，就得放在cpu上import tensorflow as tf with tf.device(’/cpu:0’):#也可以放在gpu上 w=tf.get_variable(‘w’,(2...

TensorFlow 测试样例tf.constant #!/usr/bin/env python3.7 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant(2,name="a") b=tf.constant(4,name="b") result=a+b #print(result)#直接...

安装tensor flow 运行程序，出现2行警告 2019-05-14 10:10:59.316018: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SS...

Tensorflow 模型的保存与加载 （1）加载之前训练好的模型，继续训练 防止程序意外退出拿不到训练结果， tf.train.saver() 保存模型 tf.train.restore() 模型的加载 （一）Tensorflow模型介绍 (1).meta 文件 是一个协议缓冲区，可以保存完整的Tensorflow图; 即所有变量，操作，集合等。此文件具有.meta扩展名 （2）.data 文...

参考链接https://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html