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print #直接初始化就可以 ，转换成四维报错误，不知道为什么，若谁想明白，请留言 报错误。tf.read_file 返回的是三维的，因为这个每次取出一张图片，放进队列中的，不需要转化为四维。然后对图片进行resize, 然后每个batch进行访问这个函
Google发布了新的TensorFlow物体检测API，包含了预训练模型，一个发布模型的jupyter notebook，一些可用于使用自己数据集对模型进行重新训练的有用脚本。tar_file.extract将TensorFlow模型载入内存。标签图将索
KNN算法算是最简单的机器学习算法之一了，这个算法最大的特点是没有训练过程，是一种懒惰学习，这种结构也可以在tensorflow实现。KNN的最核心就是距离度量方式，官方例程给出的是L1范数的例子，我这里改成了L2范数，也就是我们常说的欧几里得距离度量，另
建立文件tensor_save.py, 保存变量v1,v2的tensor到checkpoint files中，名称分别设置为v3,v4。# Add an op to initialize the variables.# Add ops to save an
线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好，挑选出最好的函数即可。b) 因为是单变量，因此只有一个x。我们常称x为feature，h为hypothesis。所以此处
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