指明函数的入口,即从哪里执行函数. 如果你的代码中的入口函数不叫main(),而是一个其他名字的函数,如test(),则你应该这样写入口tf.app.run(test()) 如果你的代码中的入口函数叫main(),则你就可以把入口写成tf.app.run()…

在很多TensorFlow公布的Demo中,都有这样的代码存在,如下,这是干什么的呢? if __name__ == "__main__": tf.app.run() 我们来看一下源代码: # tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_app.py # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Versi…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6758953.html 官方API定义 tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None) Returns the index with the largest value across axes of a tensor. Args: input: A Tensor. Must be one of the following types: float32…

运行的代码是mnist_with_summaries.py.出现的问题是 tf.app.run() got unexpected keyword argument 'argv' 昨天一直以为是我自己不会运行Python程序以及命令行参数的原因,看了半天Python argparser文档,依然没有头绪.后来尝试搜索error原因才知道我照搬的代码和我tensorflow的版本不一致.话说之前安装tensorflow的时候没注意tensorflow的版本... import tensorflow…

tf.app.run() 如果你的代码中的入口函数不叫main(),而是一个其他名字的函数,如test(),则你应该这样写入口tf.app.run(test) 如果你的代码中的入口函数叫main(),则你就可以把入口写成tf.app.run()…

环境:Python3.6.6 + tensorflow-gpu 源码如下: import tensorflow as tf def main(): print("hello tf.app.run") if __name__ == '__main__': tf.app.run() 运行完后,提示 Exception has occurred: SystemExit exception: no description File "/home/work/Downloads/SSD-…

ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时,重复运行程序会报以上的ValueError错误,这是因为第二次运行时,内存中已经存在名字相同的层或者参数,发生了冲突,所以会提示…

在很多TensorFlow公布的Demo中,都有这样的代码存在,如下,这是干什么的呢? 我们来看一下源代码: # tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_app.py # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not us…

exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 使用方式为 tf.train.exponential_decay( ) 在 Tensorflow 中,exponential_decay()是应用于学习率的指数衰减函数(实现指数衰减学习率). 在训练模型时,通常建议随着训练的进行逐步降低学习率.该函数需要`global_step`值来计算衰减的学习速…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…