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weight pruning（权重剪枝）--学习笔记

关于.model.meta，.model.index，.model.data-00000-of-00001--学习笔记

1. tf.app.run()：是函数入口，类似于c++中的main()，可以解析命令行参数2. 定义参数： 1. 例子：tf.app.flags.DEFINE_string('string', 'myname', 'The type of myname is string') 2. 参数：参数名称，参数默认值，参数描述3. tf 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ，用于接受从终端传入的命令行参数，相当于对python中的命令行参数模块optpars做了一层封装。4.

使用原因：想运行使用TensorFlow1写的代码，但环境是TensorFlow2，不想卸载重装。虽然可以通过查资料将TensorFlow1中使用的函数和模块在TensorFlow2中找到，但改动太大，且有些对应函数参数甚至相反。所以放弃。尝试解决：方法一：import tensorflow.compat.v1 as tfTensorFlow2中可使用此方法使用tensorflow1解决方法：import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tftf.d

完整报错： ValueError: Input 0 of layer "conv2d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: (None, 28, 28)原因：卷积计算要求输入的图片必须是4个维度的解决： x_train = np.expand_dims(x_train, axis=3)x_test = np.expand_dims(x_test, axi.

完整报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: cudaGetErrorString symbol not found.