#
在做网络训练实验时，有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示，便于观察网络训练效果。经过很多次踩坑后，终于解决了。 具体的方法是：设置两个writer，一个用于写训练的数据，一个用于写测试数据，并且这
你眼中的程序猿 别人眼中的程序猿，是什么样子？打字如飞，各种炫酷的页面切换，一个个好似黑客般的网站破解。可现实呢？ 二指禅的敲键盘，写一行代码，查半天百度…那么如何能让我们从外表上变得更像一个程序猿
1 解决方案 【方案一】 载入模型结构放在全局，即tensorflow会话外层。 '''载入模型结构:最关键的一步''' saver = tf.train.Saver() '''建立会话''' w
一：需重定义神经网络继续训练的方法 1.训练代码 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(100).ast
Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存，有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整，当然如果模型实在太大，那也没办法。 使用torch.cuda.empty_cache()
Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二
听说pytorch使用比TensorFlow简单，加之pytorch现已支持windows，所以今天装了pytorch玩玩，第一件事还是写了个简单的CNN在MNIST上实验，初步体验的确比Tensor
以下实验是我在百度公司实习的时候做的，记录下来留个小经验。 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训
废话真的一句也不想多说，直接看代码吧！ # -*- coding: utf-8 -*- import numpy from sklearn import metrics from skl
从tensorflow 训练后保存的模型中打印训变量：使用tf.train.NewCheckpointReader() import tensorflow as tf reader = tf.tr
