由中国人工智能学会主办，黑胡桃实验室承办的 TensorFlow 培训即将于11月30日在西安电子科技大学南校区举行。为更好地为CAAI会员提供服务，本次活动对学会会员优先提供免费报名入口，扫描文末问卷星二维码，填写名字+会员号即可优先免费参加培训。本次在

之前，也介绍过通过使用滑动平均值可以让神经网络模型更加的健壮。我们也知道，其实在TensorFlow中，变量的滑动平均值都是由影子变量所维护的，如果你想要获取变量的滑动平均值需要获取的是影子变量而不是变量本身。#[10.0, 0.099999905]上面的

经查资料分析，错误原因可能出在加载模型时的路径问题。saver.save注意代码块中的./model.ckpt，这是关键，原来为model.ckpt就会报错。saver.restore我的改之后是没有什么问题了，如果这种方法不能解决你的问题，再查资料解决吧

图像的index都是5的整数倍是因为我们选择测试集的原则是每5个样本，选择一个样本作为测试集，其余的作为训练集和验证集。生成这样数据的过程相对简单，如果有需要python代码的，可以给我发邮件，或者在我的github下载。至此，我们的训练集，测试集，验证集

有时候，我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件，方便在其他地方使用。我们知道，graph_def文件中没有包含网络中的Variable值，但是却包含了constant值，所以如果我们能把Variable转换为constant，即可达到使用一个文

AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较，通过修正权重偏置参数降低损失函数，不断提高对原数据的复原能力。学习完成后，前半段的编码过程得到结果即可代

在使用TensorFlow进行图片的放大缩小时，有三种方式：。下面是示例代码：。# 双立方插值算法

在实际的业务中，可能会遇到很大量的特征，这些特征良莠不齐，层次不一，可能有缺失，可能有噪声，可能规模不一致，可能类型不一样，等等问题都需要我们在建模之前，先预处理特征或者叫清洗特征。那么这清洗特征的过程可能涉及多个步骤可能比较复杂，为了代码的简洁，我们可以

本文实例为大家分享了TensorFlow实现Logistic回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下。cost = tf.reduce_mean5.实现梯度下降，获取最小损失函数。#learning_rate:学习率,是进行训练时在最陡的梯度方向上所采取的