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pb格式，可以把訓練好的模型的參數固話，便于調用。 舉個示例： with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:x = tf.placeholder(tf.int32, name='x')y = tf.placeholder(tf.int32, name='y')b = tf.Variable(1,

最近總想寫點東西，把以前的這些網絡都翻出來自己實現一遍。計劃上從經典的分類網絡到目標檢測再到目標分割的都過一下。這篇從最簡單的LeNet寫起。 先上一張經典的LeNet模型結果圖： 該網絡結構包含2個Conv，2個pooling，2個fully connection外加一個

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tensorflow eager 模式下打印dataset中以及經過feature column后的數據 由于調試的需求，需要對比dataset中的原始數據和經過feature_column后的數據，那就需要把數據打出來，代碼如下： import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.eager as

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運行tensorflow程序時，遇到了各種奇葩的問題，比如： 1、Import Error: DLL load failed: The specified module could not be found 2、Importing the multiarray numpy extension module failed tensorflow 教程、3、ImportError:? Importing the multi