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为了实现finetune有如下两种解决方案： model_fn里面定义好模型之后直接赋值 def model_fn(features, labels, mode, params): # ...
Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二
一般情况下，tensorflow里面变量初始化过程为： #variables ........... #..................... init = tf.initial
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TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。 feed_dict是一个字典，在字典中需要
如下所示： import tensorflow as tf tfe = tf.contrib.eager tf.enable_eager_execution() 大多数情况下，在为机器学习模型
在使用TensorFlow的过程中，保存模型参数变量是很重要的一个环节，既可以保证训练过程信息不丢失，也可以帮助我们在需要快速恢复或使用一个模型的时候，利用之前保存好的参数之间导入，可以节省大量的训练
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前言 这几天caffe2发布了，支持移动端，我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的，试想iphone7跑CNN，画面太美~ 作为一个刚入坑的，甚至还没入坑的人，咱们还是老实研究下tensor
