随笔分类 - tensorflow
摘要：第一步（可直接跳到第二步）：安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题。使用如下命令添加Graphic Drivers PPA： 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 1 sudo add-apt
阅读全文
摘要：exponential_decay(learning_rate, global_steps, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 使用方式： tf.tf.train.exponential_decay() 例子： tf.train
阅读全文
摘要：函数：tf.less less( x, y, name=None ) 以元素方式返回(x <y)的真值. 注意：Less支持广播. 参数： x：张量.必须是下列类型之一：float32,float64,int32,int64,uint8,int16,int8,uint16,half. y：张量.必须
阅读全文
摘要：meshgrid用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的。它也可以是更高维的。用法: [A,B]=Meshgrid(a,b)，生成size(b)Xsize(a)大小的矩阵A和B。它相当于a从一行重复增加到size(b)行，把b转置成一列再重复增加到size(a)列 a=[0,5,1
阅读全文
摘要：转载：https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b https://www.cnblogs.com/chamie/p/11073363.html 其中“input_”是你输入的tensor，就是被切的那个。 “begin”是每一个维度的起始位置，这个下面详细说。 “s
阅读全文
摘要：将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。 模型保存，先要创建一个Saver对象：如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候，有一个参数我们经常会用到，就是 max_to_keep 参数，这
阅读全文
摘要：tensorboard 作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。 而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。 tf.summary有诸多函数： 1、tf.summary.sc
阅读全文
摘要：参考链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 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_placem
阅读全文
摘要：通过搜索tensorflow然后运行，例如：$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu==1.3.0 报错： CondaIOError: Missing write permi
阅读全文
摘要：一、首先下载anaconda,下载：Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh（https://repo.continuum.io/archive/）参考网址：https://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html 二、安装anaconda
阅读全文
