xchk138

摘要： 上述代码是用于初始化剩余未被初始化的变量的函数 需要注意的是，我们一般采用tf.global_variables_initializer()作为初始化op会覆盖原来通过saver.restore()方式加载的变量状态，因此，不可采用此方法。 另外，如果采用sess.run(tf.global_var 阅读全文

摘要： 生成器对应于认知器的逆过程。 这一切的起源都是当初一个极具启发性的思想：Sleep-wake algorithm——人睡眠时整理记忆做梦，是一个生成的过程，即通过最终的识别结果企图恢复接收到的刺激，当然，恢复得到的是梦境而已，那个梦中的视觉、听觉、触觉以及嗅觉等等全和现实有关却也无关。有关是认知层次 阅读全文

摘要： 1.先说tf.train.Saver()的坑，这个比较严重，其损失是不可挽回的！！！ 由于经常需要迁移学习，需要执行图融合的操作，于是，需要先加载一部分子图然后创建另一部分子图，训练完后保存整个模型。 问题是：直接采用tf.train.Saver()的话，等效于saver = tf.train.Sa 阅读全文

摘要： Python的语法是简洁的，也是难理解的。 比如yield关键字： 凡是包含yield关键字的函数都不再是一个函数，而成为一个生成器（或迭代器，Generator） Generator包含一个栈帧（Stack Frame），它维护Generator自身的执行状态，即便生成器的执行被暂停而返回到母程序 阅读全文