摘要：
TensorBoard 默认是不会记录每个节点的用时、耗费的内存大小等这些信息的，那么如何才能在图上显示这些信息呢？关键就是如下这些代码，主要就是在 sess.run() 中加入 options 和 run_metadata 参数。 #定义TensorFlow运行选项，设置trace_lever F 阅读全文
posted @ 2018-05-16 15:40
在下小白
阅读(1541)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
记一次超级蠢超级折磨我的bug。 报错内容： tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_1' with dtype flo 阅读全文
posted @ 2018-05-08 11:34
在下小白
阅读(17892)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
tensorflow中graph包含一些操作对象，这些对象就是计算节点。而tensor表示的是不同操作间的数据节点。 tensorflow会创建默认的图，可以通过tf.get_default_graph()来访问： 代码: import tensorflow as tfimport numpy as 阅读全文
posted @ 2018-05-04 10:30
在下小白
阅读(683)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
模型保存，先要创建一个Saver对象：saver=tf.train.Saver()， max_to_keep 是用来设置保存模型的个数，默认为5，即保存最近的五个模型，saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0) 如果你只想保存最后一代的模型，则只需要将max_to_kee 阅读全文
posted @ 2018-05-04 09:47
在下小白
阅读(2836)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
先说定义：batch normalization字面意思就是批量标准化。在每次SGD时。在activation前，对mini-batch做规范化操作，使得结果的均值为0，方差为1. 阅读全文
posted @ 2018-04-26 19:55
在下小白
阅读(238)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
报错信息： OP_REQUIRES failed at assign_op.h:111 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3,3,384,384] and type float on /job:localhost/ 阅读全文
posted @ 2018-04-26 19:08
在下小白
阅读(5844)
评论(1)
推荐(1)
摘要：
def onehot(labels): '''one-hot 编码''' #数据有几行输出 n_sample = len(labels) #数据分为几类。因为编码从0开始所以要加1 n_class = max(labels) + 1 #建立一个batch所需要的数组，全部赋0. onehot_lab 阅读全文
posted @ 2018-04-26 11:35
在下小白
阅读(3077)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
如上贴出了：错误信息和错误代码。 这个问题困扰了自己两天，报错大概是说输入的数据和接受的格式不一样，不能作为tensor。 后来问了大神，原因出在tf.reshape(),因为网络训练时用placeholder定义了输入格式，所以输入不能用tensor，而tf.reshape()返回结果就是一个te 阅读全文
posted @ 2018-04-25 18:59
在下小白
阅读(6557)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
安装好了tensorflow-gpu版本，然后程序中写好了 with tf.device('/gpu:0'): 但是python3 .py程序时还是有错误。 报错为： 2018-04-24 12:58:02.460531: I tensorflow/core/platform/cpu_feature 阅读全文
posted @ 2018-04-24 21:28
在下小白
阅读(12693)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper提出了空间金字塔池化。 之前学习的RCNN，虽然使用了建议候选区域使得速度大大降低，但是对于超大容量的数据，计算速度还有待提高 阅读全文
posted @ 2018-04-11 10:26
在下小白
阅读(3873)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号