#
由于项目需要，需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件。 import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度，具体看下面的代码： import tensorflow as tf a = tf.constant([[1, 2], [3, 4
在深度学习中，迁移学习经常被使用，在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务，往往需要保持模型参数不变，而微调与任务相关的模型层。 本文主要介绍，使用tensorflow部分更新模型参数的方法。 1.
手写数字识别算法的设计与实现 本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题
有时候会需要通过从保存下来的ckpt文件来观察其保存下来的训练完成的变量值。 ckpt文件名列表：（一般是三个文件） xxxxx.ckpt.data-00000-of-00001 xxxxx.ckpt
Tensorflow二维、三维、四维矩阵运算（矩阵相乘，点乘，行/列累加） 1. 矩阵相乘 根据矩阵相乘的匹配原则，左乘矩阵的列数要等于右乘矩阵的行数。 在多维（三维、四维）矩阵的相乘中，需要最后两
参考 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim 使用TensorFlow-Slim进行图像分类 准备 安装TensorFlow 参考
max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(val
利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络） 4.训练 1 读取图片文件 def ge
本文实例为大家分享了tensorflow神经网络实现mnist分类的具体代码，供大家参考，具体内容如下 只有两层的神经网络，直接上代码 #引入包 import tensorflow as tf i
