04 2018 档案
摘要：1、tf.ConfigProto tf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置： 2、tf.add_to_collection ，tf.add_n 的用法： 前者用于收集collection，后者将收集好的collection进行汇总
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摘要：在tensorboard上显示运行图： 通过在终端输入如下： cd 路径 tensorboard --logdir=路径 浏览器输入：http://localhost:6006/ 得到tensorboard展示 另一个例子： 展示tensorboard（损失函数随epoch增加的变化情况）：
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/u014802590/article/details/68495238 参考：https://www.2cto.com/kf/201709/680575.html 1、读取图片文件并写为TFRecords文件 2、读取图片文件对应的tfrecords
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摘要：图片的打开和保存： plt.subplot： 生成图像如下： plt.figure： plt.imshow： 调整图像显示的色彩 注：在img=Image.open(...)之后可通过：
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5096001.html 基础知识（灰度图）： 参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ca201db0100v6tb.html 1、任何颜色都有红、绿、蓝三种颜色组成，假如原来某点的颜色为RG
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摘要：深层循环神经网络是循环神经网络的另一种变种，为了增强模型的表达能力，可以将每一个时刻上的循环体重复多次。和卷积神经网络类似，每一层的循环体中参数是一致的，而不同层中的参数可以不同。为了更好的支持深层循环神经网络，tensorflow中提供了MultiRNNCell类来实现深层循环神经网络的前向传播过
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摘要：1、tf.nn.dynamic_rnn()函数 参考：http://www.360doc.com/content/17/0321/10/10408243_638692495.shtml 参考：https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/60963
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摘要：循环神经网络的简单实现： 与单一tanh循环体结构不同，LSTM是一个拥有三个门结构的特殊网络结构。 LSTM靠一些门结构让信息有选择性的影响循环神经网络中每个时刻的状态，所谓的门结构就是一个使用sigmoid神经网络和一个按位做乘法的操作，这两个操作合在一起就是一个门结构。之所以该结构叫门是因为使
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/tkqasn/p/5700281.html 参考：https://www.cnblogs.com/tkqasn/p/5700281.html threading用于提供线程相关的操作，线程是程序工作中最小的单元，python当前版本的多线程库中没
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53763328 参考：https://www.2cto.com/kf/201607/528771.html 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34000803
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摘要：参考：http://kodango.com/variable-arguments-in-python 参考：https://www.cnblogs.com/yunguoxiaoqiao/p/7626992.html python支持可变参数，以默认参数为例： 其中，*args和**kwargs则是用
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/u012222949/article/details/72875281 参考：https://blog.csdn.net/chengshuhao1991/article/details/78656724 参考：https://zhuanlan.zhi
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