随笔分类 - 开发知识
摘要：定义 说明 此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同, 适用于每个类别相互独立且排斥的情况，一幅图只能属于一类，而不能同时包含一条狗和一只大象 但是在对于labels的处理上有不同之处,labels从shape来说此函数要求shape为
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摘要：一、gfile模块是什么 tf.gfile模块的主要角色是：1.提供一个接近Python文件对象的API，以及2.提供基于TensorFlow C ++ FileSystem API的实现。 C ++ FileSystem API支持多种文件系统实现，包括本地文件，谷歌云存储（以gs：//开头）和H
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摘要：TensorFlow用五个不同级别的日志信息。为了升序的严重性，他们是调试DEBUG，信息INFO，警告WARN，错误ERROR和致命FATAL的。当你配置日志记录在任何级别，TensorFlow将输出对应于更高程度的严重性和所有级别的日志信息。例如，如果设置错误的日志记录级别，将得到包含错误和致命
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摘要：tensorflow的可视化是使用summary和tensorboard合作完成的. 基本用法 首先明确一点,summary也是op. 输出网络结构 with tf.Session() as sess: writer = tf.summary.FileWriter(your_dir, sess.gr
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摘要："""Configures the optimizer used for training.Args: learning_rate: A scalar or `Tensor` learning rate.Returns: An instance of an optimizer.Raises: Val
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摘要：学习率的三种调整方式：固定的，指数的，多项式的def _configure_learning_rate(num_samples_per_epoch, global_step): """Configures the learning rate. Args: num_samples_per_epoch:
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摘要：tf.app.flags.FLAGS 的使用，主要是在用命令行执行程序时，需要传些参数，代码如下：新建一个名为：app_flags.py 的文件。 #coding:utf-8 import tensorflow as tf FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flag
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摘要：作用：参数调用文件一：from easydict import EasyDict as edictimport numpy as npconfig = edict()config.IMG_HEIGHT = 375config.IMG_WIDTH = 1242config.EXP_THRESH = 1
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摘要：该函数用来控制程序执行流，相当于if-else了import tensorflow as tffrom tensorflow.python.ops import control_flow_ops a = tf.constant(1)b = tf.constant(3) condition = tf.
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摘要：Main.cc //引导代码初始化操作系统内核。允许直接调用内部操作系统功能，简化调试和测试。在实践中,bootstrap代码只会初始化数据结构， //并启动一个用户程序来打印登录提示。//许多内容只有在分配之后才是需要的。（比如说在线程管理中，我们只定义了THREAD，这样文件系统等相关信息就不会
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摘要：pass :不做任何事情，只起到占位的作用 continue: 跳出本次循环 break：结束循环 exit（）：结束整个程序 由于continue和break较简单，这里就不给出代码
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摘要：类是什么 可以视为种类或者类型的同义词。所有的对象都属于某一个类，称为类的实例。 例如：鸟就是"鸟类"的实例。这就是一个有很多子类的一般（抽象）类：看到的鸟可能属于子类"百灵鸟"。可以将"鸟类"想象成所有鸟的集合，而"百灵鸟类"是其中的一个子集。当一个对象所属的类是另外一个对象所属类的子集时，前者就
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