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

最近在使用Tensorflow 实现DNN网络时，遇到一些问题。目前网上关于Tensorflow的资料还比较少，现把问题和解决方法写出来，仅供参考。合并方法为 tf.concat()函数。此函数需要两个个参数 concat。0 或 1 代表节点合并的方式：

最近在关注 Deep Learning，就在自己的mac上安装google的开源框架Tensorflow

也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响，其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归。lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似，有一点不同的是，在公式中增加正则项来限制斜率。这样做的主要原因是限制特征对因变量的影响，通过增加一个

也可能我之前没这方面的经验吧，最早我都使用的theano，什么都是自己写。经过这两天的文档以及相关资料，并且请教了国内的师弟。今天算是有点小感受了。简单的说，就是计算图是从一个管道中读取数据的，录入管道是用的现成的方法，读取也是。为了保证多线程的时候从一个

环境：Ubuntu14.04，tensorflow=1.4，Anaconda python=3.6. 声明变量主要有两种方法：tf.Variable和 tf.get_variable，二者的最大区别是：。 tf.Variable是一个类，自带很多属性函数；

CNN 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN，原涂层是由RGB组成，然后CNN把它的厚度加厚，长宽变小，每做一层都这样被拉长，最后形成一个分类器。stride padding poolingstride，就是每跨多少步抽取信息。抽取的各个

本文主要是总结利用tensorflow实现迁移学习的基本步骤。所谓迁移学习，就是将上一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。在最后一层全连接层之前的网络称之为瓶颈层。首先需要简单介绍下tensorflow中的持久化：在tensorflo

本笔记目的是通过tensorflow实现一个两层的神经网络。目的是实现一个二次函数的拟合。# add one more layer and return the output of this layer. return outputs注意该函数中是xW+b

在照着Tensorflow官网的demo敲了一遍分类器项目的代码后，运行倒是成功了，结果也不错。class_names = np.loadtxt这里简便起见，直接利用了numpy的loadtxt函数直接加载。# 这里判断是否存在序列化之后的数据，re_lo

本文实例为大家分享了tensorflow神经网络实现mnist分类的具体代码，供大家参考，具体内容如下

本文将遍历批量数据点并让TensorFlow更新斜率和y截距。这次将使用Scikit Learn的内建iris数据集。特别地，我们将用数据点找到最优直线。选择这两种特征是因为它们具有线性关系，在后续结果中将会看到。# 声明L2损失函数，其为批量损失的平均值