wyisfish的博客

（一）命令行参数 全局环境下编写代码 import tensorflow as tf flags = tf.flags # flags 是一个文件：flags.py，用于处理命令行参数的解析g工作 logging = tf.logging # 调用flags内部的DEFINE_string行数来制定解析规则 flags.DEFINE_string("para_name_1", "defaul...

损失函数 tf.python.ops.nn_ops.sparse_softmax_cross_rntropy_with_logits(logits, labels, name=None) def sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None): #logits是最后一层的z（输入） #Each entry ...

变量保存与导入 tensorflow内置的参数导出和导入基本用法，用于保存训练好的模型参数 import tensorflow as tf """ 变量声明，运算声明 例：w = tf.get_variable(name="vari_name", shape=[], dtype=tf.float32) 初始化op声明 """ #创建saver对象，它添加了一些op用来save和res...

本节我们将学习一下tensortflow里面对数据进行处理的tf.feature_column 特征列这个API。 特征列 特征列是将原数据转换成机器能识别处理的一种格式，特征列在输入数据（由input_fn 返回）与模型之间架起了桥梁。 Tensorflow支持的特征列有如下这些，我们一个个来看 数值列 - tf.feature_column.numeric_column tf.featur...