使用tensorboard可视化loss和acc的实例
yipeiwu_com5年前
1.用try...except...避免因版本不同出现导入错误问题 try: image_summary = tf.image_summary scalar_summary =...
TensorFlow绘制loss/accuracy曲线的实例
yipeiwu_com5年前
1. 多曲线 1.1 使用pyplot方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1,...
TensorFlow实现打印每一层的输出
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在test.py中可以通过如下代码直接生成带weight的pb文件，也可以通过tf官方的freeze_graph.py将ckpt转为pb文件。 constant_graph = gr...
NumPy排序的实现
yipeiwu_com5年前
numpy.sort()函数 该函数提供了多种排序功能，支持归并排序，堆排序，快速排序等多种排序算法 使用numpy.sort()方法的格式为： numpy.sort(a,axis,k...
tensorflow实现在函数中用tf.Print输出中间值
yipeiwu_com5年前
tensorflow由于其基于静态图的模式，导致写代码的时候很难调试，除了用官方的调试工具外，最直接的方法就是把中间结果输出出来查看，然而，直接用print函数只能输出tensor变量的...
tensorflow ckpt模型和pb模型获取节点名称,及ckpt转pb模型实例
yipeiwu_com5年前
ckpt from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path = 'model.ckpt-8000'...
tensorflow查看ckpt各节点名称实例
yipeiwu_com5年前
运行下列脚本，可以打印出模型各个节点变量的名称： from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpo...
tensorflow实现测试时读取任意指定的check point的网络参数
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tensorflow在训练时会保存三个文件， model.ckpt-xxx.data-00000-of-00001 model.ckpt-xxx.index model.ckpt-x...
tensorflow如何继续训练之前保存的模型实例
yipeiwu_com5年前
一：需重定义神经网络继续训练的方法 1.训练代码 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(1...
TensorFlow——Checkpoint为模型添加检查点的实例
yipeiwu_com5年前
1.检查点 保存模型并不限于在训练模型后，在训练模型之中也需要保存，因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况，我们自然希望能够将训练得到的参数保存下来，否则下次又要重新训练...
