sess.run()由fetches和feed_dict组成 sess.run(fetches,feed_dict) sess.run是让fetches节点动起来,告诉tensorflow,想要此节点的输出. fetches 可以是list或者tensor向量 feed_dict给使用placeholder创建出来的tensor赋值,用来替换原图中的某个tensor,feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失. import tensorflow as tf y = tf…

当我们训练自己的神经网络的时候,无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ,这行代码的官方解释是 初始化模型的参数.那么,它到底做了些什么? global_variables_initializer 返回一个用来初始化 计算图中 所有global variable的 op. 这个op 到底是啥,还不清楚.函数中调用了 variable_initializer() 和 global_variables()global_var…

当我们训练自己的神经网络的时候,无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ,这行代码的官方解释是 初始化模型的参数.那么,它到底做了些什么? 一步步看源代码:(代码在后面) global_variables_initializer 返回一个用来初始化 计算图中 所有global variable的 op. 这个op 到底是啥,还不清楚.函数中调用了 variable_initializer() 和 global_varia…

.java package com.example.mydemo; import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.os.Handler; import android.os.Message; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; import android.widget.Button; import an…

这是一种可以创建多线程消息的函数使用方法:1,首先创建一个Handler对象Handler handler=new Handler();2,然后创建一个Runnable对象Runnable runnable=new Runnable(){   @Override   public void run() {    // TODO Auto-generated method stub    //要做的事情,这里再次调用此Runnable对象,以实现每两秒实现一次的定时器操作    handler.p…

app=Flask(name,static_folder=“static”,static_url_path="/aaa",template_folder=“templates”) __name__实际上是有值的,name=main,指的是该模块所在的目录 static_folder = “static”,设置静态资源夹的名字是static static_url_path,设置访问静态资源的url前缀,若不存在该项,默认为static template_folder,存放html模板的模…

docker 应用容器 获取宿主机root权限(特殊权限-) docker run -d --name="centos7" --privileged=true centos:7 /usr/sbin/init 日期同步 docker cp /etc/localtime 14290b95330a:/etc/…

转自:https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79248535  1.eval() 其实就是tf.Tensor的Session.run() 的另外一种写法,但两者有差别: ※eval(): 将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果※eval()也是启动计算的一种方式.基于Tensorflow的基本原理,首先需要定义图,然后计算图,其中计算图的函数常见的有run()函数,如sess.run().同样eval()也是…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

搭建好网络后,常使用梯度下降类优化算法进行模型参数求解,模型越复杂我们在训练神经网络的过程上花的时间就越多,为了解决这一问题,我们就需要找一些优化算法来提高训练速度,TF的tf.train模块中提供了丰富的优化算法,这一节对这些优化器做下简单的对比. Stochastic Gradient Descent(SGD) 最基础的方法就是GD了,将整个数据集放入模型中,不断的迭代得到模型的参数,当然这样的方法计算资源占用的比较大,那么有没有什么好的解决方法呢?就是把整个数据集分成小批(mini-bat…