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在做網絡訓練實驗時，有時需要同時將訓練曲線和測試曲線一起顯示，便于觀察網絡訓練效果。經過很多次踩坑后，終于解決了。 具體的方法是：設置兩個writer，一個用于寫訓練的數據，一個用于寫測試數據，并且這
你眼中的程序猿 別人眼中的程序猿，是什么樣子？打字如飛，各種炫酷的頁面切換，一個個好似黑客般的網站破解。可現實呢？ 二指禪的敲鍵盤，寫一行代碼，查半天百度…那么如何能讓我們從外表上變得更像一個程序猿
1 解決方案 【方案一】 載入模型結構放在全局，即tensorflow會話外層。 '''載入模型結構:最關鍵的一步''' saver = tf.train.Saver() '''建立會話''' w
一：需重定義神經網絡繼續訓練的方法 1.訓練代碼 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(100).ast
Pytorch 訓練時有時候會因為加載的東西過多而爆顯存，有些時候這種情況還可以使用cuda的清理技術進行修整，當然如果模型實在太大，那也沒辦法。 使用torch.cuda.empty_cache()
Tensorflow可以使用訓練好的模型對新的數據進行測試，有兩種方法：第一種方法是調用模型和訓練在同一個py文件中，中情況比較簡單；第二種是訓練過程和調用模型過程分別在兩個py文件中。本文將講解第二
聽說pytorch使用比TensorFlow簡單，加之pytorch現已支持windows，所以今天裝了pytorch玩玩，第一件事還是寫了個簡單的CNN在MNIST上實驗，初步體驗的確比Tensor
以下實驗是我在百度公司實習的時候做的，記錄下來留個小經驗。 多GPU訓練 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件開始訓練 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 開始訓
廢話真的一句也不想多說，直接看代碼吧！ # -*- coding: utf-8 -*- import numpy from sklearn import metrics from skl
從tensorflow 訓練后保存的模型中打印訓變量：使用tf.train.NewCheckpointReader() import tensorflow as tf reader = tf.tr
