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摘要： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""转载自：http://blog.csdn.net/xiaojiajia00 阅读全文

摘要： mnist_inference.py： mnist_train.py： 阅读全文

摘要： 使用前面介绍的技术，实践一个神经网络模型。将训练和测试分成两个独立的程序，训练网络的程序可以持续输出训练好的模型，测试程序可以每隔一段时间检验最新模型的正确率。 mnist_train.py mnist_eval.py: 阅读全文

摘要： tf.train.Saver类的使用 保存模型： 加载模型： 在加载模型时，也是先定义tensorflow计算图上的所有运算，但不需要运行变量的初始化，因为变量的值可以通过已经保存的模型加载进来。如果不希望重复定义图上的运算，也可以直接加载已经 持久化的图。 加载计算图： tf.train.Save 阅读全文

摘要： 统计文件个数的命令： 1) 统计当前文件夹下文件的个数 ls -l |grep "^-"|wc -l 2) 统计当前文件夹下目录的个数 ls -l |grep "^d"|wc -l 3) 统计当前文件夹下文件的个数，包括子文件夹里的 ls -lR|grep "^-"|wc -l 4) 统计文件夹下目 阅读全文

摘要： 基础 数据库的命令： 查看所有数据库： show databases; 查看当前使用的数据库：select database(); 切换数据库：use 数据库名; 创建数据库：create database 数据库名 charset=utf8; 删除数据库：drop database 数据库名; 数 阅读全文

摘要： Tensorflow中提供了通过变量名称来创建和获取一个变量的机制。通过这个机制，在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量，而不需要将变量通过参数的形式到处传递。该机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope函数来实现的。下面将分别介绍两个函数的使用。 如果 阅读全文

摘要： fork的使用方法: note：fork只能在linux平台下使用，其他平台没有该方法。 全局变量在多个进程中不共享： multiprocessing模块的使用（具有跨平台特性） 方法一：创建一个Process对象 方法二：创建一个类继承Process类，并重写run方法 使用进程池Pool 进程间 阅读全文

摘要： pdb调试常用命令： l >list 显示当前的代码 n >next 向下执行一行代码 c >continue 继续执行代码 b >break 添加断点 clear -->删除断点 p >print 打印一个变量的值 s >step 进入到一个函数 a >args 打印所有的形参数据 q >quit 阅读全文

摘要： MNIST数据集介绍： 一个完整的mnist手写数字识别程序： 阅读全文