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eval_steps=params.eval_steps # Use evaluation feeder until its empty. 不过个人觉得最好还是在estimator中定义，让experiment只专注于控制实验的模式。该对象描述来一个模型的
最近一直在用TF做CNN的图像分类，当softmax层得到预测结果后，我希望能够看到预测结果，以便和标签之间进行比较。特此补上，以便自己记忆。我现在通过softmax层得到变量train_logits，如果我直接执行print时，得到的结果如下：。这貌似什
通常只需要设定一个标准差stddev这一个参数就可以。input_size指输入数据的维数，假设输入为x,计算为x*w,则input_size=w.shape[0].
使用tensorflow实现一个简单的卷积神经，使用的数据集是MNIST，本节将使用两个卷积层加一个全连接层，构建一个简单有代表性的卷积网络。代码是按照书上的敲的，第一步就是导入数据库，设置节点的初始值，Tf.nn.conv2d是tensorflow中的2
识别MNIST已经成了深度学习的hello world，所以每次例程基本都会用到这个数据集，这个数据集在tensorflow内部用着很好的封装，因此可以方便地使用。这次我们用tensorflow搭建一个softmax多分类器，和之前搭建线性回归差不多，第一
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