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沃夏澈德 aaalswaaa1
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第一次训练截图：。使用上次保存下的数据进行继续训练和保存：。#最后要提一下的是：。meta保存了TensorFlow计算图的结构信息。datat保存每个变量的取值。在下面的载入代码中加入：tf.get_collection，就可以直接使用了
下载后复制到与models同名的文件夹下，解压，生成：bin、include。cmd打开命令行界面，输入命令protoc，出现如下界面说明安装成功：。在models/research下运行Windows PowerShell，输入如下命令：
training: Optimizer的各种算法 、学习率衰退、basic_train_loop、session、checkpoint、处理导数和梯度、队列、分布式执行。tf.contrib.crf CRF layer 条件随机场。tf.contrib.l
在TensorFlow中是通过session进行交互的，使用session有两种方法。下面通过一个简单的例子说一下。product = tf.matmul #矩阵乘法
有时我们希望在一个python的文件空间同时载入多个模型，例如 我们建立了10个CNN模型，然后我们又写了一个预测类Predict，这个类会从已经保存好的模型restore恢复相应的图结构以及模型参数。然后我们会创建10个Predict的对象Instanc
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