摘要：Tensorflow 与图相关的API位于tf.Graph类中： tf.Operation类代表图中的一个节点，用于计算张量数据： tf.Tensor类是操作输出的符号句柄，它不包含操作输出的值，提供一种在tf.session中的计算方法： 可视化：tf.summary,FileWriter类用于在 阅读全文

摘要：with tf.device("gpu:1"): 该语句用来指派特定的CPU或GPU执行操作； 变量是为了维护图执行过程中的状态信息；当训练模型时，用变量来存储和更新参数，变量包含张量存放于内存的缓冲区，建模时需要被明确的初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘中；模型训练和分析时变量可被加载；变量的 阅读全文

摘要：Tensorflow一般经过三阶段的模式函数操作： 模型 inference()阶段：尽可能构建好图表（graph），满足促使神经网络向前反馈并做出相应的预测要求； 策略 loss()阶段：往inference图表中添加生成损失（loss）所需要的操作（ops），如交叉熵损失，正则化损失； 算法 t 阅读全文

摘要：Tensorboard是Tensorflow的可视化工具，可以通过Tensorflow程序运行过程中最新输出的日志文件可视化Tensorflow程序的运行状态； 若想输出一个关于图中某个节点的变化过程，可在节点处附加scalar_summary，histogram_summary等summary操作 阅读全文

摘要：（1）tf.train.saver()保存变量，如果不对tf.train.saver()指定任何参数，默认保存所有所有变量；（可通过指定Variables/collections保存部分变量） （保存模型时，只会保存变量的值，placeholder里的值不会被保存） （2）想要训练好的模型： 导入图 阅读全文