TensorFlow用五个不同级别的日志信息.为了升序的严重性,他们是调试DEBUG,信息INFO,警告WARN,错误ERROR和致命FATAL的.当你配置日志记录在任何级别,TensorFlow将输出对应于更高程度的严重性和所有级别的日志信息.例如,如果设置错误的日志记录级别,将得到包含错误和致命消息的日志输出,并且如果设置了调试级别,则将从所有五个级别获取日志消息. 默认情况下,TensorFlow配置在日志记录级别的WARN,但当跟踪模型的训练,你会想要调整水平到INFO,这将提供额外的反…

一.gfile模块是什么 tf.gfile模块的主要角色是:1.提供一个接近Python文件对象的API,以及2.提供基于TensorFlow C ++ FileSystem API的实现. C ++ FileSystem API支持多种文件系统实现,包括本地文件,谷歌云存储(以gs://开头)和HDFS(以hdfs:/开头). TensorFlow将它们导出为tf.gfile,以便我们可以使用这些实现来保存和加载检查点,编写TensorBoard log以及访问训练数据(以及其他用途).但是,…

tensorflow的可视化是使用summary和tensorboard合作完成的. 基本用法 首先明确一点,summary也是op. 输出网络结构 with tf.Session() as sess:  writer = tf.summary.FileWriter(your_dir, sess.graph) 命令行运行tensorboard --logdir your_dir,然后浏览器输入127.0.1.1:6006注:tf1.1.0 版本的tensorboard端口换了(0.0.0.0:6…

tf.app.flags.FLAGS 的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,代码如下:新建一个名为:app_flags.py 的文件. #coding:utf-8  import tensorflow as tf  FLAGS = tf.app.flags.FLAGS  tf.app.flags.DEFINE_string("train_data_path", "/home/libo3/train.txt", "training data di…

该函数用来控制程序执行流,相当于if-else了import tensorflow as tffrom tensorflow.python.ops import control_flow_ops a = tf.constant(1)b = tf.constant(3) condition = tf.convert_to_tensor(False, dtype='bool') rtval = control_flow_ops.cond(condition,                     …

"""Configures the optimizer used for training. Args: learning_rate: A scalar or `Tensor` learning rate. Returns: An instance of an optimizer. Raises: ValueError: if FLAGS.optimizer is not recognized."""if FLAGS.optimizer == '…

学习率的三种调整方式:固定的,指数的,多项式的 def _configure_learning_rate(num_samples_per_epoch, global_step): """Configures the learning rate. Args: num_samples_per_epoch: The number of samples in each epoch of training. global_step: The global_step tensor. Re…

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:…

要想使用Tensorflow API,首先要知道它能干什么.Tensorflow具有Python.C++.Java.Go等多种语言API,其中Python的API是最简单和好用的. Tensor Transformations:Tensor:数据类型转换.形状转换.切片(slice)和连接(join).    Asserts and boolean checks:断言和类型判断.    Running Graphs:启动图形和执行操作.(会话管理和错误类)    Constants, Seque…

简介 Tensorflow API提供了Cluster.Server以及Supervisor来支持模型的分布式训练. 关于Tensorflow的分布式训练介绍可以参考Distributed Tensorflow.简单的概括说明如下: Tensorflow分布式Cluster由多个Task组成,每个Task对应一个tf.train.Server实例,作为Cluster的一个单独节点: 多个相同作用的Task可以被划分为一个job,例如ps job作为参数服务器只保存Tensorflow model…