01 2019 档案
摘要:环境是anaconda python 3.7+ cuda10.0 ,但是当前的 tensorflow支持的最高python版本为python3.6 https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#files 所以在安装完后需要创建python3.6的环境 此命令执行
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摘要:使用官方的retrain.py文件,默认地址下载不了模型,并且在将下载好的本地模型载入也会出错,下面是另外一个版本的retrain.py文件,可以使用。 github源码:retrain.py Windows批处理文件: 测试重新训练好的模型:
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摘要:''' ##卷积神经网络,两个卷积层:32和64个特征平面,两个全连接层1024和10个神经元 ''' #加载数据,设定batch mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True) batch_size = 100 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #初始化...
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摘要:首先梯度下降算法一共有三个变形:BGD, SGD , MBGD, 这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度. 1.BGD(Batch gradient descent) BGD 采用整个训练集的数据来执行一次更新: for i in range(nb_epochs ): para
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