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TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8 # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量 # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默认程序里面设置的默认设置 # 若 python app_flags.py --train_data_path <绝对路径 train.txt> --max_sentence_len 100 # --embedding_size 100 --learning_rate 0.05 代码再执行的时候将会按照上面的参数来运行程序 import tensorflow as tf FLAGS = tf.app.flags.FLAGS # tf.app.flags.DEFINE_stri...

TensorFlow 初级

代码详见:NoteBook 我的博客:TensorFlow 核心——数据流图 TensorFlow 是基于数据流图 (Data Flow Graph), 支持自动微分 (简称AD) 的数值计算库。本文仅仅考虑低级 API. TensorFlow 的计算图模型一般分为两个步骤:创建计算图,在 Session 中运行。(暂不考虑 Eager) 为了更好的管理模型,最好在特定的 Graph 中创建模型,且对于实现不同功能的模块最好按照 name_scope 对其进行划分。下面是一个 Demo: # Explicitly create a Graph object graph = tf.Graph() with graph.as_default(): with tf.name_scope("variables"): # Variable to keep track of how many times the graph has been run global_step = tf.Variable(0, dtype=tf.int32, name="global_step") # Variable...

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