yeqiustu的博客

1. mnist数据集的获取和使用1.1获取mnistfrom tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_setsmnist = read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # "MNIST_data/"是数据保存的位置，one-hot是否把label变成...

1.创建tfrecordtfrecord支持写入三种格式的数据：string，int64，float32，以列表的形式分别通过tf.train.BytesList、tf.train.Int64List、tf.train.FloatList写入tf.train.Feature，如下所示：tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[fea...

在上一篇文章tensorflow入门：tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset里，讲到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase来对tfrecord文件进行batch读取，即使用dataset的batch方法进行；但如果每条数据的长度不一样（常见于语音、视频、NLP等领域），则不能直接用batch方法获取数据，这时则有两个解决办法：1.在把数据写入tfre...

1. tf.name_scope('scope_name')或tf.name_scope(named_scope)主要与tf.Variable搭配使用；当传入字符串时，用以给变量名添加前缀，类似于目录，如case1所示；当传入已存在的name_scope对象时，则其范围内变量的前缀只与当前传入的对象有关，与更上层的name_scope无关，如case2所示。import tensorflow as...