tensorflow 1.X 学习(为了浮现GMVASE论文)

1.关于tf.train.MonitoredTrainingSession API

with tf.train.MonitoredTrainingSession(
            master=master,
            is_chief=is_chief,
            checkpoint_dir=ckpt_dir,
            save_checkpoint_secs=None,
            log_step_count_steps=None,
            config=config) as sess:

checkpoint_dir参数表示执行sess.run之前，模型首先会按照checkpoint_dir的路径去加载训练好的参数

2.全连接层

tf.keras.layers.Dense(
    units,                                 # 正整数，输出空间的维数
    activation=None,                       # 激活函数，不指定则没有
    use_bias=True,                           # 布尔值，是否使用偏移向量
    kernel_initializer='glorot_uniform',   # 核权重矩阵的初始值设定项
    bias_initializer='zeros',              # 偏差向量的初始值设定项
    kernel_regularizer=None,               # 正则化函数应用于核权矩阵
    bias_regularizer=None,                 # 应用于偏差向量的正则化函数
    activity_regularizer=None,             # Regularizer function applied to the output of the layer (its "activation")
    kernel_constraint=None,                # Constraint function applied to the kernel weights matrix.
    bias_constraint=None, **kwargs         # Constraint function applied to the bias vector
)