摘要： str 和 bytes 转换 阅读全文

摘要： 一、函数意义： 1、tf.Variable() 变量 用于生成一个初始值为initial-value的变量。必须指定初始化值 2、tf.get_variable() 共享变量 原函数： 获取已存在的变量（要求不仅名字，而且初始化方法等各个参数都一样），如果不存在，就新建一个。 可以用各种初始化方法， 阅读全文

摘要： 使用说明： 参数 keep_prob: 表示的是保留的比例，假设为0.8 则 20% 的数据变为0，然后其他的数据乘以 1/keep_prob；keep_prob 越大，保留的越多； 参数 noise_shape：干扰形状。 此字段默认是None，表示第一个元素的操作都是独立，但是也不一定。比例：数 阅读全文

摘要： 函数：tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题：Rank mismatch: Rank of labels (received 阅读全文

摘要： 一篇经典的讲解RNN的，大部分网络图都来源于此：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 每一层每一时刻的输入输出：https://www.cnblogs.com/lovychen/p/9368390.html 带有权重标识的 阅读全文

摘要： ConfigParser模块学习 ConfigParser模块学习 介绍 ConfigParser模块在python中是用来读取配置文件，配置文件的格式跟windows下的ini配置文件相似，可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。使用的配置文件的好处就是不用再程序中 阅读全文

摘要： tensorflow 官网信息：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本：1.10 如有错误还望指正，一起探讨； 当前层各个参数含义： Tensorflow 中RNN单个 阅读全文

摘要： 完整代码引入：from tensorflow.python.ops import nn_ops tensorflow version：1.9 代码演示： 输出： 阅读全文

摘要： 用于连接两个矩阵： mn = array_ops.concat([a, d], 1) # 按照第二维度相接，shape1 [m,a] shape2 [m,b] ，concat_done shape : [m,a+b] tensorflow Rnn，Lstm，Gru，源码中是用以上的函数来链接Xt 和 阅读全文

摘要： 深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsi 阅读全文