摘要：在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时，重复运行程序会报以上的ValueError错误，这是因为第二次运行时，内存中已经存在名字相同的层或者参数，发生了冲突，所以会提示是否要reuse。 解决方案： （1）如果你用的是spyder 阅读全文

摘要：当训练数据量较小时，采用直接读取文件的方式，当训练数据量非常大时，直接读取文件的方式太耗内存，这时应采用高效的读取方法，读取tfrecords文件，这其实是一种二进制文件。tensorflow为其内置了各种存储和读取的函数，方便调用。 不知道为啥，从tfrecords中读取数据用于训练时，收敛得更快 阅读全文

摘要：tensorboard是tensorflow自带的可视化工具 输入命令可以启动tensorboard服务。 通过浏览器localhost:6006进入可视化界面，可以看到能够进行可视化的选项，包括 SCALARS：显示训练过程中的损失值、准确率、权重偏置变化 IMAGES：显示训练的图像 AUDIO 阅读全文

摘要：神经网络训练的时候，我们需要将模型保存下来，方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试。因此，我们需要创建一个saver保存模型。 训练好的模型信息会记录在checkpoint文件中，大致如下： 其余还会生成一些文件，分别记录了模型参数等信息，后边测试的时候程序会读取checkpoint文件去加载这 阅读全文

摘要：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 这里文件名作为标签，即类别（其数据类型要确定，后面要转为tensor类型数据）。 然后将image和label转为list格式数据，因为后边用到的的一些tensorflow函数接收的是list格式数据。 2 产生用于训练的批次 首先使用 阅读全文

摘要：默认caffe已经编译好了，并且编译好了pycaffe 1 数据准备 首先准备训练和测试数据集，这里准备两类数据，分别放在文件夹0和文件夹1中（之所以使用0和1命名数据类别，是因为方便标注数据类别，直接用文件夹的名字即可）。即训练数据集：/data/train/0、/data/train/1 训练数 阅读全文