tf.train.match_filenames_once()
文件匹配之用
官方解释:

调用样例:
https://bbs.csdn.net/topics/392271556

返回值样例:

tf.train.match_filenames_once()的更多相关文章
- tf.train.ExponentialMovingAverage
这个函数可以参考吴恩达deeplearning.ai中的指数加权平均. 和指数加权平均不一样的是,tensorflow中提供的这个函数,能够让decay_rate随着step的变化而变化.(在训练初期 ...
- Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实 ...
- tf.train.shuffle_batch函数解析
tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads=1, seed=No ...
- 图融合之加载子图:Tensorflow.contrib.slim与tf.train.Saver之坑
import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np impor ...
- 深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在
1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2]) # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的fe ...
- 深度学习原理与框架-Tfrecord数据集的读取与训练(代码) 1.tf.train.batch(获取batch图片) 2.tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(图片压缩) 3.tf.train.per_image_stand..(图片标准化) 4.tf.train.string_input_producer(字符串入队列) 5.tf.TFRecord(读
1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_ ...
- 深度学习原理与框架-Tfrecord数据集的制作 1.tf.train.Examples(数据转换为二进制) 3.tf.image.encode_jpeg(解码图片加码成jpeg) 4.tf.train.Coordinator(构建多线程通道) 5.threading.Thread(建立单线程) 6.tf.python_io.TFR(TFR读入器)
1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理 对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Featur ...
- 深度学习原理与框架-猫狗图像识别-卷积神经网络(代码) 1.cv2.resize(图片压缩) 2..get_shape()[1:4].num_elements(获得最后三维度之和) 3.saver.save(训练参数的保存) 4.tf.train.import_meta_graph(加载模型结构) 5.saver.restore(训练参数载入)
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变 ...
- 机器学习与Tensorflow(7)——tf.train.Saver()、inception-v3的应用
1. tf.train.Saver() tf.train.Saver()是一个类,提供了变量.模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法. TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习 ...
随机推荐
- 客户端connect返回错误显示No route to host
务器程序运行起来后,客户端connect返回错误显示No route to host,但是两台机子能ping通 是firewall的问题, services iptables stop应该就ok了
- GNN 相关资料记录;GCN 与 graph embedding 相关调研;社区发现算法相关;异构信息网络相关;
最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/ ...
- python 临时修改模块搜索路径
- 洛谷2050 BZOJ2897美食节题解
放个链接 BZ链接 其实这题就是修车的加强版,做法差不多,还是对于每个厨师进行拆点 可是这样强行建图跑网络流会T飞 我们发现,如果一个厨师没有做倒数第x到菜,他一定不会做倒数第x+1到菜 我们的每次增 ...
- 洛谷 P3951 小凯的疑惑 找规律
目录 题面 题目链接 题目描述 输入输出格式 输入格式: 输出格式: 输入输出样例 输入样例: 输出样例: 说明 思路 证明 AC代码 include<bits/stdc++.h> 题面 ...
- CF772E Verifying Kingdom
CF772E Verifying Kingdom 有趣的交互题(交互题都挺有意思的) %ywy 增量法构造 考虑加入了前i个叶子 那么树是前i个叶子构成的虚树! 最后n个叶子构成的虚树就是答案! 怎样 ...
- Linus 本尊也来了!为什么 KubeCon 越来越火了?
2015年11月,第一届 KubeCon 在美国旧金山开始的时候,还只是个200人的小会议,2019年的7月,KubeCon 第二次在中国举办,就有 3500 多位云原生和开源领域工程师齐聚一堂. 连 ...
- C# —— 枚举
一.使用枚举的优点 枚举能够使代码更加的清晰,它允许使用描述性的名称表示整数值. 枚举使代码更易于维护,有助于确保给变量指定合法的.期望的值. 枚举使代码更易输入. 二.枚举说明 1.简单枚举 枚举使 ...
- Java“封装”的例子
/*功能:Java"封装"的典型例子*/ public class Demo3_5{ public static void main(String args[]){ ...
- python == 符号